如何使用%>；%编写以下代码在R

我试图在我的代码中使用越来越多的带有

dplyr

的

%%

操作符，但我发现我一直不知道如何使用

%%

。例如，我如何正确地将它与

complete.cases（）

函数结合使用

X <- X[complete.cases(X), ]

但对我来说，在操作员的两侧安装

X

似乎不是正确的方法。但代码仍然有效

就这样吧

x %>% filter(complete.cases)

使用链式运算符的原因是避免每次都必须键入数据，因此，即使有更多函数，也可以跳过第一个参数并提及其余参数。

它只是

x %>% filter(complete.cases)

library(dplyr)
mtcars %>%
filter(complete.cases(.))

使用链式运算符的原因是避免每次都必须键入数据，因此即使有更多函数，也可以跳过第一个参数并提及其余参数。

如前所述。句点指向传入的数据帧，允许您执行以下操作：

library(dplyr)
mtcars %>%
filter(complete.cases(.))

X <- data.frame(a=rep(1,10),
                b=rep("a", 10),
                c=1:10)
X[sample(1:20,5),2:3] <- NA

library(dplyr)
X %>% 
    filter(complete.cases(.))

X%运算符将是函数调用中其后的第一个输入。
如前所述。句点指向传入的数据帧，允许您执行以下操作：

X <- data.frame(a=rep(1,10),
                b=rep("a", 10),
                c=1:10)
X[sample(1:20,5),2:3] <- NA

library(dplyr)
X %>% 
    filter(complete.cases(.))

X%运算符将是函数调用之后的第一个输入。
此处：
library（datasets）library（dplyr）X%%>%subset（mpg>20）%%>%groupby（gear）%%>%summary（avg_hp=mean（hp））
将给出以下输出：
gear avg_hp 1 3 103.5 2 4 82.8 3 5 102.0
此处：
library（数据集）库（dplyr）x%%>%子集（mpg>20）%%>%分组依据（齿轮）%%>%汇总（平均hp=mean（hp））
将给出以下输出：
gear平均hp 1 3 103.5 2 4 82.8 3 3 5 102.0