Glückwunsch!

Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr

Colin Fay

Data-Scientist & R-Hacker @ ThinkR

Lambda-Funktionen:

map(1:5, ~ .x*10)

[[1]]
[1] 10

[[2]]
[1] 20

[[3]]
[1] 30

[[4]]
[1] 40

[[5]]
[1] 50

Wiederverwendbare Mapper:

ten_times <- as_mapper(~ .x * 10)
map(1:5, ten_times)

[[1]]
[1] 10

[[2]]
[1] 20

[[3]]
[1] 30

[[4]]
[1] 40

[[5]]
[1] 50

Funktionen manipulieren

Funktionale:

map() & Co.
keep() & discard()
some() & every()

Funktionsoperatoren:

safely() & possibly()
partial()
compose()
negate()

Saubererer Code

library(purrr)
rounded_mean <- compose(
  partial(round, digits = 1),
  partial(mean, trim = 2, na.rm = TRUE))
map(list(airquality, mtcars), 
  ~ map_dbl(.x, rounded_mean))

[[1]]
Ozone Solar.R    Wind    Temp   Month     Day 
 31.5   205.0     9.7    79.0     7.0    16.0 

[[2]]
 mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb 
19.2   6.0 196.3 123.0   3.7   3.3  17.7   0.0   0.0   4.0   2.0

Wie geht es weiter?

Probier purrr in der Praxis aus ;)
DataCamp-Kurse zum tidyverse
Advanced R
Erkunde purrr weiter

Bis bald!

Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr