tidyverse 上下文中的 `~` 运算符是什么意思？答案

【问题标题】：What is the meaning of the `~` operator in the tidyverse context?tidyverse 上下文中的 `~` 运算符是什么意思？
【发布时间】：2020-05-19 01:48:30
【问题描述】：

假设数据集如下：

df_1 <- structure(list(var_1 = c(42.0324095338583, 86.828490421176, 42.4499513395131, 
87.8373390808702, 69.4962524808943), var_2 = c(52.6775231584907, 
60.7429852150381, 23.1536079756916, 89.0404256992042, 40.8967914432287
), var_3 = c(53.2254045270383, 99.7671523876488, 55.2181884087622, 
97.3904117196798, 63.9911676943302), var_4 = c(77.9183112829924, 
53.8156733289361, 71.4701929315925, 70.3330857120454, 24.3069419451058
), var_5 = c(48.498358130455, 86.109549254179, 45.0998894125223, 
61.7115858010948, 39.3580442667007), var_6 = c(43.4050587192178, 
32.7955435216427, 46.6158176586032, 43.4641770273447, 49.2192720063031
), groups = structure(c(1L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("1", 
"2", "3"), class = "factor")), row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")

还有以下功能：

library(tidyverse)
library(magrittr)

df_1 %>% 
  filter(
    across(.cols = is.numeric, .fns = ~ is_weakly_greater_than(e1 = ., e2 = 40))
  )

#     var_1    var_2    var_3    var_4    var_5    var_6 groups
#1 42.03241 52.67752 53.22540 77.91831 48.49836 43.40506      1
#2 87.83734 89.04043 97.39041 70.33309 61.71159 43.46418      2

正常工作。但是，只需删除 ~ 运算符：

df_1 %>% 
  filter(
    across(.cols = is.numeric, .fns = is_weakly_greater_than(e1 = ., e2 = 40))
  )

错误：across() 只能在 dplyr 动词中使用。

在tidyverse 代码中使用~ 运算符是什么意思？

【问题讨论】：

这是一个廉价的 lambda/匿名函数，其中 . 是它的单数参数。将~ mean(.) 视为function(a) mean(a)。（它可能比这更强大，但这通常是正确的。）
@r2evans 您能否添加更多详细信息的答案？谢谢。

标签： r tidyverse

【解决方案1】：

最常见的是，它是编写匿名函数的一种简写方式。

map_dbl(HEIGHT, ~ sum(.x, 5))

和

一样

map_dbl(HEIGHT, function(.x){sum(.x, 5))

它在其他上下文中具有其他含义。例如，在R> 提示符下，键入

? case_when

看看它如何使用~。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以通过多种方式在dplyr 动词中应用函数。

按原样使用函数：

library(dplyr)
mtcars %>% mutate_if(is.numeric, sqrt)

使用公式接口即~

mtcars %>% mutate_if(is.numeric, ~sqrt(.))

使用匿名函数 -

mtcars %>% mutate_if(is.numeric, function(x) sqrt(x))

当你使用~时，你是在通知你要使用函数的公式接口。

显然，sqrt 只是一个示例，您可以使用它来应用更复杂的功能。

【讨论】：

还有列表
我猜这和使用公式语法一样。