Супер крутая инструкция по освоению библиотеки purrr для замены циклов
Немного контекста: в R принято обходиться не то чтоб без вложенных циклов, а без циклов вообще. Как это реализуется? Большинство функций в R векторизованы, что означает, что функция будет работать со всеми элементами вектора без необходимости проходить цикл и обрабатывать каждый элемент по одному.
Простейший пример векторизации - возвести числа от 1 до 10 в квадрат. Классическим подходом было бы написать цикл от 1 до 10 и возвести в квадрат каждый элемент. Однако в R это можно сделать гораздо проще!
(1:10)**2
[1] 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100
Мы просто взяли вектор чисел от 1 до 10 и возвели в квадрат одной строчкой без всяких циклов. Это самый простой прием, для более сложных пригодятся функции семейства apply или их более продвинутый аналог функции семейства map_*, map2_* из библиотеки purrr. Именно последним посвящен туториал, скачать который можно по ссылке.
Пример из жизни применения map функции. У меня много однотипных датасетов в определенной директории с одним расширением (например csv). Задача считать все датасеты в один лист для последующих манипуляций с ними. Чтобы не писать цикл, используем purrr::map
library(tidyverse)
csv_file_names
Немного контекста: в R принято обходиться не то чтоб без вложенных циклов, а без циклов вообще. Как это реализуется? Большинство функций в R векторизованы, что означает, что функция будет работать со всеми элементами вектора без необходимости проходить цикл и обрабатывать каждый элемент по одному.
Простейший пример векторизации - возвести числа от 1 до 10 в квадрат. Классическим подходом было бы написать цикл от 1 до 10 и возвести в квадрат каждый элемент. Однако в R это можно сделать гораздо проще!
(1:10)**2
[1] 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100
Мы просто взяли вектор чисел от 1 до 10 и возвели в квадрат одной строчкой без всяких циклов. Это самый простой прием, для более сложных пригодятся функции семейства apply или их более продвинутый аналог функции семейства map_*, map2_* из библиотеки purrr. Именно последним посвящен туториал, скачать который можно по ссылке.
Пример из жизни применения map функции. У меня много однотипных датасетов в определенной директории с одним расширением (например csv). Задача считать все датасеты в один лист для последующих манипуляций с ними. Чтобы не писать цикл, используем purrr::map
library(tidyverse)
csv_file_names