私は R で例を実行しており、手順を実行していますが、このコードがエラーを生成することを除いて、これまでのところすべてが機能しています。
words <- dtm %>%
as.matrix %>%
colnames %>%
(function(x) x[nchar(x) < 20])
エラー: 関数 "%>%" が見つかりませんでした
この特別な演算子を使用する利点がわかりません
%>%
。フィードバックをいただければ幸いです。
最初に関数を定義するパッケージ (magrittr
または など)をロードする必要があります。dplyr
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 %>%
パイプ演算子は、 「開発時間を短縮し、コードの可読性と保守性を向上させる」ため%>%
に導入されました。
しかし、それが本当に自分のワークフローに合っているか、作業を容易にするかは、誰もが自分で判断する必要があります。の詳細については magrittr
、ここをクリックしてください。
pipe を使用しない場合%>%
、このコードはコードと同じものを返します。
words <- colnames(as.matrix(dtm))
words <- words[nchar(words) < 20]
words
編集: (@Molxによって作成された非常に有用なコメントのために、回答を拡張しています)
からのものであるにもかかわらず
magrittr
、パイプ演算子はパッケージでより一般的に使用されます(dplyr
required および loadedmagrittr
) 。%>%
dplyr