บทความนี้เป็นบทความสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน pipes ใน R เหตุผลในการใช้ pipe operator %>% Pipe operator ช่วยให้เขียนโค้ดได้กระชับและอ่านง่ายขึ้น โดยเชื่อมต่อการทำงานหลายขั้นตอนเข้าด้วยกัน และคำแนะนำเกี่ยวกับข้อควรระวังในการใช้ pipes และทางเลือกอื่นในการเขียนโค้ด บทสรุปเน้นย้ำถึงประโยชน์ของ pipes ในการปรับปรุงความสามารถในการอ่านและการเขียนโค้ด R.

ไปป์ใน R หรือที่เรียกว่า R pipes เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้คุณเชื่อมต่อการดำเนินการหลาย ๆ อย่างเข้าด้วยกันในลักษณะที่อ่านง่ายและเข้าใจได้ง่ายขึ้น

ประเด็นสำคัญเกี่ยวกับ R pipes:

แนวคิดของไปป์ไม่ได้เป็นเรื่องใหม่ในการเขียนโปรแกรม โดยมีพื้นฐานมาจากแนวคิดทางคณิตศาสตร์ของการเชื่อมฟังก์ชันและการใช้งานในภาษาอื่น ๆ เช่น Shell/Terminal และ F# ไปป์ตัวแรกใน R ปรากฏในแพ็คเกจ dplyr ในปี 2013 แต่ไปป์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบันคือ %>% ซึ่งมาจากแพ็คเกจ magrittr

%>% คืออะไร

ไปป์โอเปอเรเตอร์ %>% ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมการดำเนินการ โดยส่งผลลัพธ์จากการดำเนินการทางด้านซ้ายไปยังฟังก์ชันทางด้านขวา คุณสามารถจินตนาการถึงมันเป็นการ “THEN” ในภาษาอังกฤษ ตัวอย่างเช่น iris %>% subset(Sepal.Length > 5) %>% aggregate(. ~ Species, ., mean) หมายถึง “นำข้อมูล Iris, THEN คัดเลือกข้อมูล (subset), THEN รวบรวมข้อมูล (aggregate)”

ทำไมต้องใช้ R pipes

• อ่านง่าย: ช่วยให้คุณจัดโครงสร้างลำดับของการดำเนินการจากซ้ายไปขวา
• หลีกเลี่ยงฟังก์ชันที่ซ้อนกัน: ลดความจำเป็นในการเรียกใช้ฟังก์ชันที่ซับซ้อน
• เพิ่มขั้นตอนได้ง่าย: ทำให้ง่ายต่อการเพิ่มขั้นตอนในการดำเนินการ

วิธีการใช้ไปป์: มีกฎพื้นฐานบางประการสำหรับการใช้ไปป์

• f(x) สามารถเขียนใหม่เป็น x %>% f()
• f(x, y) สามารถเขียนใหม่เป็น x %>% f(y)
• x %>% f %>% g %>% h สามารถเขียนใหม่เป็น h(g(f(x)))

ข้อควรระวัง: มีบางกรณีที่ควรหลีกเลี่ยงการใช้ไปป์

• เมื่อไปป์ยาวเกินไป (เช่น มากกว่า 10 ขั้นตอน)
• เมื่อมีอินพุตหรือเอาต์พุตหลายรายการ
• เมื่อมีการพึ่งพาที่ซับซ้อน
• ในการพัฒนาแพ็กเกจภายใน

โดยรวมแล้ว R pipes เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการเขียนโค้ด R ที่สะอาดตา อ่านง่าย และมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับแพ็คเกจ dplyr