Помилка: не вдалося знайти функцію "%>%"

Я запускаю приклад у R, проходжу кроки, і все працює досі, за винятком цього коду, що видає помилку:

 words <- dtm %>%
 as.matrix %>%
 colnames %>%
 (function(x) x[nchar(x) < 20])

Помилка: не вдалося знайти функцію "%>%"

Я не розумію, яка користь від використання цього спеціального оператора %>%, і будь-який відгук був би чудовим.

Вам потрібно завантажити пакет (наприклад, magrittrабо dplyr), який визначає функцію спочатку, а потім він повинен працювати.

install.packages("magrittr") # package installations are only needed the first time you use it
install.packages("dplyr")    # alternative installation of the %>%
library(magrittr) # needs to be run every time you start R and want to use %>%
library(dplyr)    # alternatively, this also loads %>%

Оператора конвеєрів %>%було введено для того, щоб "зменшити час розробки та покращити читабельність та ремонтопридатність коду".

Але кожен повинен вирішити сам, чи це дійсно відповідає його робочому процесу та полегшує ситуацію. Для отримання додаткової інформації magrittrнатисніть тут .

Не використовуючи трубу %>% , цей код поверне те саме, що і ваш код:

words <- colnames(as.matrix(dtm))
words <- words[nchar(words) < 20]
words

EDIT: (Я продовжую свою відповідь через дуже корисний коментар, зроблений @Molx)

Незважаючи на те, що він із magrittr, оператор труби частіше використовується з пакетом dplyr(що вимагає та завантажує magrittr), тому кожного разу, коли ви бачите, що хтось використовує, %>%переконайтеся, що ви не повинні завантажувати його dplyr .

У Windows: якщо ви використовуєте%>% всередині циклу% dopar%, вам потрібно додати посилання на пакет завантаження dplyr(або magrittr, якийdplyr завантажується).

Приклад:

plots <- foreach(myInput=iterators::iter(plotCount), .packages=c("RODBC", "dplyr")) %dopar%
{
    return(getPlot(myInput))
}

Якщо ви опустите .packagesкоманду і %do%замість цього скористаєтеся для того, щоб це все працювало в одному процесі, тоді це буде добре Причина в тому, що все це працює в одному процесі, тому не потрібно спеціально завантажувати нові пакети.

можна використовувати наступне:

 install.packages("data.table")
 library(data.table)

Перевага полягає в тому, що використовується результат попередньої функції. Не потрібно повторювати, звідки походить джерело даних, наприклад.