Mappers परिचय

इंटरमीडिएट फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग विथ purrr

Colin Fay

Data Scientist & R Hacker at ThinkR

purrr में .f

एक function:

.x के हर element के लिए
.f(.x, ...) करें

एक संख्या $n$:

.x के हर element के लिए
.x[$n$] करें

एक character vector $z$

.x के हर element के लिए
.x[$z$] करें

Function के रूप में .f

जब function हो, तो .f हो सकता है:

एक classical function

my_fun <- function(x) {
  round(mean(x))
}
map_dbl(visit_2014, my_fun)

 [1]  5526  6546  6097  7760
 [5]  7025  7162 10484  8256
 [9]  6558  7686  5723  5053

एक lambda (या anonymous) function

map_dbl(visit_2014, function(x) {
  round(mean(x))
})

 [1]  5526  6546  6097  7760
 [5]  7025  7162 10484  8256
 [9]  6558  7686  5723  5053

Mappers: भाग 1

mapper: one-sided formula से anonymous function

# एक parameter के साथ 
map_dbl(visits2017, ~ round(mean(.x)))

# इसके समकक्ष 
map_dbl(visits2017, ~ round(mean(.)))

# इसके समकक्ष 
map_dbl(visits2017, ~ round(mean(..1)))

Mappers: भाग 2

mapper: one-sided formula से anonymous function

# दो parameters के साथ
map2(visits2016, visits2017, ~ .x + .y)

# इसके समकक्ष 
map2(visits2016, visits2017, ~ ..1 + ..2)

# दो से अधिक parameters के साथ
pmap(list, ~ ..1 + ..2 + ..3)

as_mapper()

as_mapper(): lambda function से mapper objects बनाएँ

# Classical function 
round_mean <- function(x){
    round(mean(x))
}

# Mapper के रूप में
round_mean <- as_mapper(~ round(mean(.x))))

Mappers क्यों?

Mappers होते हैं:

संक्षिप्त
पढ़ने में आसान
पुन:उपयोग योग्य

Mappers बनाएँ

अभ्यास करते हैं!

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