函数和数据快捷方式.x~ 库（tidyverse） #>警告：程序包“tidyverse”是在R版本3.6.3下构建的 #>警告：包“ggplot2”是在R版本3.6.3下生成的 #>警告：程序包“tidyr”是在R版本3.6.3下构建的 #>警告：包“purrr”是在R版本3.6.3下生成的 #>警告：程序包“dplyr”是在R版本3.6.3下生成的 #>警告：程序包“stringr”是在R版本3.6.3下生成的 #>警告：“forcats”软件包是在R版本3.6.3下构建的 图书馆（gapminder） #>警告：包“gapminder”是在R版本3.6.2下构建的 差距% 过滤器（大陆==“亚洲”）%>% 突变（yr1952=年份-1952） 间隙_% 按（国家）划分的组别%>% nest（） gap_嵌套 #>#A tibble:33 x 2 #>#群体：国家[33] #>国家数据 #> #>1阿富汗 #>2巴林 #>3孟加拉国 #>4柬埔寨 #>5中国 中国香港6 #>7印度 #>8印度尼西亚 #>9伊朗 #>10伊拉克 #> # ... 还有23行 gap_嵌套的$data[[1]] #>#tibble:12 x 6 #>1952年欧洲大陆年度寿命试验pop gdpPercap YR #> #>1亚洲1952 28.8 842533779。0 #>2亚洲1957 30.3 9240934 821。5. #>3亚洲1962 32.0 10267083 853。10 #>4亚洲1967 34.0 11537966 836。15 #>5亚洲1972 36.1 13079460 740。20 #>6亚洲1977 38.4 14880372 786。25 #>7亚洲1982 39.9 128816 978。30 #>8亚洲1987 40.8 13867957 852。35 #>9亚洲1992 41.716317921649。40 #>10亚洲1997 41.82227415 635。45 #>11亚洲2002 42.1 25268405 727。50 #>12亚洲2007 43.8 31889923 975。55 间隙_已安装% 突变（拟合=映射（数据，~lm（lifeExp~yr1952，数据=.x））） 已安装间隙传感器 #>#A tibble:33 x 3 #>#群体：国家[33] #>国家数据拟合 #> #>1阿富汗 #>2巴林 #>3孟加拉国 #>4柬埔寨 #>5中国 中国香港6 #>7印度 #>8印度尼西亚 #>9伊朗 #>10伊拉克 #> # ... 还有23行 gap_fitted$fit[[1]] #> #>电话： #>lm（公式=lifeExp~yr1952，数据=0.x） #> #>系数： #>（截取）1952年 #> 29.9073 0.2753 间隙_已安装% 变异( intercept=map_dbl（fit，~coef（.x）[[“（intercept）”]]）， 斜率=map_dbl（拟合，~coef（.x）[“yr1952”]] ) 已安装间隙传感器 #>#tibble:33 x 5 #>#群体：国家[33] #>国家数据拟合截距斜率 #> #>1阿富汗29.9 0.275 #>2巴林52.7 0.468 #>3孟加拉国36.1 0.498 #>4柬埔寨37.0 0.396 #>5中国47.20.531 香港＞6，中国63.4，0.366 #>7印度39.30.505 #>8印度尼西亚36.9 0.635 #>9伊朗45.0 0.497 #>10伊拉克50.10.235 #> # ... 还有23行

由（v0.3.0）于2020年7月29日创建

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有人能给我解释一下上面代码中使用的快捷方式，比如~，.x中的实际文本吗。有时会使用简单的“.”。是否存在用实际名称代替这些快捷方式的包。代词x是否表示映射函数中的数据参数？

符号~表示您正在处理公式

在rlang包中（以及在tidyverse包中的扩展），公式可以解释为匿名函数

因此，如果你写：

map(data, ~ lm(lifeExp ~ yr1952, data = .x))

就像在写：

map(data, function(x) lm(lifeExp ~ yr1952, data = x))

第一种方法确实很有用，比匿名函数更具可读性

处理多个输入时，您还可以使用

.y

甚至

.1

，

.2

等

允许这种魔力的函数是

purrr:：as_mapper

，它最终调用

rlang:：as_函数

这回答了你的问题吗？
有时候我只会看到。在表达式中，例如在facet wrap中，我们有facet_wrap（.~drive）what函数。你能解释一下.x在
map_dbl（fit，~coef（.x）[[（Intercept）]）
中的用法吗
在
map_dbl（fit，~coef（.x）[（Intercept）]）
中的用法与我在回答中解释的完全相同。它需要替换匿名函数。我认为
ggplot2
是在这个逻辑之前创建的，所以
facet\u grid
的工作方式不同。在这种情况下，表示公式：
columns~ rows
。当您看到
时，是因为未指定列。在
facet\u wrap
中，您不能指定行和列，因此您只需在左侧省略一个点，并在右侧添加多个变量即可：
~var1+var2
如果您不介意，可以提供一个链接来理解这些符号。y，…1，…2请查看
帮助（purrr:：map2）
。这些例子真的很好。在下面的视频中，我想知道sum和mean中的参数在做什么。有人能解释一下吗<代码>~总和（.>0）和~mean（[描述>0]）