Funktionen vorausfüllen

Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr

Colin Fay

Data Scientist & R Hacker at ThinkR

partial() verwenden

Fülle eine Funktion vor:

mean_na_rm <- partial(mean, na.rm = TRUE)
mean_na_rm( c(1,2,3,NA) )
2
lm_iris <- partial(lm, data = iris)
lm_iris(Sepal.Length ~ Sepal.Width)
Call:
lm(formula = ..1, data = iris)
Coefficients:
(Intercept)  Sepal.Width  
     6.5262      -0.2234
Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr

mean()-Funktion vorausfüllen

mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)
mean(mtcars$mpg, na.rm = TRUE)
mean(iris$Petal.Width, na.rm = TRUE)
mean_na_rm <- partial(mean, na.rm = TRUE)
mean_na_rm(airquality$Ozone)
mean_na_rm(mtcars$mpg)
mean_na_rm(iris$Sepal.Length)
Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr

partial() und compose() verwenden

partial() & compose()

rounded_mean <- compose(
  partial(round, digits = 2), 
  partial(mean, na.rm = TRUE)
)
rounded_mean(airquality$Ozone)
42.13
Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr

rvest

  • read_html()

  • html_nodes()

  • html_text()

  • html_attr()

rvest Hex-Aufkleber

Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr

Lass uns üben!

Fortgeschrittene funktionale Programmierung mit purrr

Preparing Video For Download...