R တွင် pipe operator ကိုအသုံးပြုနည်း (ဥပမာများနှင့်အတူ)

R တွင် ပိုက်အော်ပရေတာ ( %> % ) ကို “ pipe” ဖြင့် လည်ပတ်လုပ်ဆောင်မှု အတွဲလိုက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဤအော်ပရေတာသည် ဒေတာဘောင်တစ်ခုပေါ်ရှိ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်ရန် R ရှိ dplyr ပက်ကေ့ဂျ်ဖြင့် အများဆုံးအသုံးပြုပါသည်။

pipe operator ၏ အခြေခံ syntax မှာ-

 df %>% 
  do_this_operation %>% 
  then_do_this_operation %>%
  then_do_this_operation ...

ပိုက်အော်ပရေတာသည် ခွဲစိတ်မှုတစ်ခု၏ရလဒ်များကို ၎င်းအောက်ရှိနောက်ထပ်လုပ်ဆောင်မှုဆီသို့ ရိုးရှင်းစွာဖြတ်သန်းသည်။

ပိုက်အော်ပရေတာအသုံးပြုခြင်း၏အားသာချက်မှာကုဒ်ကိုဖတ်ရန်အလွန်လွယ်ကူစေသည်။

အောက်ပါဥပမာများသည် R တွင်တည်ဆောက်ထားသော mtcars ဒေတာအစုံဖြင့် မတူညီသောအခြေအနေများတွင် ပိုက်အော်ပရေတာအား မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။

 #view first six rows of mtcars dataset
head(mtcars)

                   mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1

ဥပမာ 1- Variable တစ်ခုကို အကျဉ်းချုပ်ရန် Pipe Operator ကိုသုံးပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် ပိုက်အော်ပရေတာ ( %> % ) ကို အသုံးပြုနည်းကို cyl variable ဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ပြီး mpg variable ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို အကျဉ်းချုပ်ပြသည်-

 library (dplyr)

#summarize mean mpg grouped by cyl
mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  summarize(mean_mpg = mean(mpg))

# A tibble: 3 x 2
    cyl mean_mpg
      
1 4 26.7
2 6 19.7
3 8 15.1

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• 4 cyl တန်ဖိုးရှိသော ကားများအတွက် ပျမ်းမျှ mpg တန်ဖိုးသည် 26.7 ဖြစ်သည်။
• 6 cyl တန်ဖိုးရှိသော ကားများအတွက် ပျမ်းမျှ mpg တန်ဖိုးသည် 19.7 ဖြစ်သည်။
• 8 cyl တန်ဖိုးရှိသော ကားများအတွက် ပျမ်းမျှ mpg တန်ဖိုးသည် 15.1 ဖြစ်သည်။

ပိုက်အော်ပရေတာသည် ကုဒ်ကို ဘာသာပြန်ရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစေပုံကို သတိပြုပါ။

အခြေခံအားဖြင့် သူပြောသည်မှာ-

• mtcars data frame ကိုယူပါ။
• ၎င်းကို cyl variable ဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ပါ။
• ထို့နောက် mpg variable ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို အကျဉ်းချုပ်ပါ။

ဥပမာ 2- Pipe Operator ကို အုပ်စုဖွဲ့ပြီး အမျိုးမျိုးသော ကိန်းရှင်များကို အကျဉ်းချုံ့ရန်

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် ပိုက်အော်ပရေတာ ( %> % ) ကို cyl နှင့် am variable များဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ရန် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသသည်၊ ထို့နောက် mpg variable ၏ ပျမ်းမျှနှင့် hp variable ၏ စံသွေဖည်မှုကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြပါ-

 library (dplyr)

#summarize mean mpg and standard dev of hp grouped by cyl and am
mtcars %>% 
  group_by(cyl, am) %>% 
  summarize(mean_mpg = mean(mpg),
            sd_hp = sd(hp))

# A tibble: 6 x 4
# Groups: cyl[3]
    cyl am mean_mpg sd_hp
        
1 4 0 22.9 19.7 
2 4 1 28.1 22.7 
3 6 0 19.1 9.18
4 6 1 20.6 37.5 
5 8 0 15.0 33.4 
6 8 1 15.4 50.2 

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• Cyl တန်ဖိုး 4 နှင့် am တန်ဖိုး 0 ရှိသော ကားများအတွက်၊ ပျမ်းမျှ mpg တန်ဖိုးသည် 22.9 ဖြစ်ပြီး hp တန်ဖိုး၏ စံသွေဖည်မှုသည် 19.7 ဖြစ်သည်။
• Cyl တန်ဖိုး 4 နှင့် am တန်ဖိုး 1 ရှိသော ကားများအတွက်၊ ပျမ်းမျှ mpg တန်ဖိုးသည် 28.1 ဖြစ်ပြီး hp တန်ဖိုး၏ စံသွေဖည်မှုသည် 22.7 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

တဖန်၊ ပိုက်အော်ပရေတာသည် ကုဒ်ကို ဘာသာပြန်ဆိုရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစေပုံကို သတိပြုပါ။

အခြေခံအားဖြင့် သူပြောသည်မှာ-

• mtcars data frame ကိုယူပါ။
• ၎င်းကို variables cyl နှင့် am ဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ပါ။
• ထို့နောက် mpg variable ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးနှင့် hp variable ၏ စံသွေဖည်မှုကို အကျဉ်းချုံ့ပါ။

ဥပမာ 3- ပြောင်းလဲမှုအသစ်များဖန်တီးရန် Pipe Operator ကိုအသုံးပြုပါ။

အောက်ပါကုဒ်သည် mtcars ဒေတာဘောင်ရှိ ကိန်းရှင်အသစ်နှစ်ခုကို ဖန်တီးရန်အတွက် dplyr ပက်ကေ့ဂျ်ရှိ mutate လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် ပိုက်အော်ပရေတာ ( %> % ) ကို အသုံးပြုပုံကို ပြသသည်-

 library (dplyr)

#add two new variables in mtcars
new_mtcars <- mtcars %>%
                mutate(mpg2 = mpg*2,
                       mpg_root = sqrt(mpg))

#view first six rows of new data frame
head(new_mtcars)

   mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb mpg2 mpg_root
1 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 42.0 4.582576
2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 42.0 4.582576
3 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 45.6 4.774935
4 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 42.8 4.626013
5 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 37.4 4.324350
6 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 36.2 4.254409

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• mpg2 ကော်လံအသစ်တွင် 2 ဖြင့်မြှောက်ထားသော mpg ကော်လံမှ တန်ဖိုးများပါရှိသည်။
• mpg_root ကော်လံအသစ်တွင် စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင် ကော်လံရှိ တန်ဖိုးများ၏ နှစ်ထပ်ကိန်းပါရှိသည်။

တဖန်၊ ပိုက်အော်ပရေတာသည် ကုဒ်ကို ဘာသာပြန်ဆိုရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစေပုံကို သတိပြုပါ။

အခြေခံအားဖြင့် သူပြောသည်မှာ-

• mtcars data frame ကိုယူပါ။
• mpg2 ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်နှင့် mpg_root ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးပါ။

ဆက်စပ်- dplyr တွင် transmute() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်း

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနည်းကို ရှင်းပြထားပါသည်။

R တွင် Tilde အော်ပရေတာ (~) ကိုအသုံးပြုနည်း
R တွင်ဒေါ်လာငွေသင်္ကေတအော်ပရေတာ ($) ကိုအသုံးပြုနည်း
R တွင် “ NOT IN” အော်ပရေတာအသုံးပြုနည်း
R တွင် %in% အော်ပရေတာအား မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။