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Domanda / discussione sulla pipeline sull'operatore <<.<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Ho letto nel manuale (Scripting Guide, Ch 11) dove spiega "Nesting and Precedence" e mi chiedevo se altri vorrebbero avere un'opzione che agisse più come un operatore di pipeline (non diversamente dal%>% magrittr operatore in R). Quindi, invece di dover annidare i tuoi messaggi impilati con parentesi come

((oggetto << messaggio1) << messaggio2) << messaggio3

sarebbe più leggibile e fluire naturalmente da sinistra a destra

oggetto% >>% messaggio1

           % >>% messaggio2

           % >>% messaggio3

Ri: Domanda / discussione sull'operatore <<.

Potresti farlo  Potrebbe non essere l'approccio migliore per la manutenzione futura; una variabile ben denominata può chiarire molto.

dt = open ("C: \ Programmi \ SAS \ JMPPRO \ 13 \ Samples \ Import Data \ bigclass_L.txt")

  << selectwhere (13 <=: età <= 15) << invertRowSelection << DeleteRows

  << newColumn ( "halfage", la formula (età / 2))

  << selectwhere (riga () <= 10) << invertRowSelection << DeleteRows;

È possibile disattivare la funzione invertRowSelection cambiando la condizione selectWhere. 

Funziona perché ho scelto messaggi che non creano un nuovo oggetto (come << sottoinsieme).  Se si utilizza << subset, sono necessari ulteriori paren per rendere i messaggi successivi al nuovo oggetto.  L'utilizzo di sottoinsieme potrebbe essere più rapido rispetto all'utilizzo di Elimina.

Sei mesi dopo, preferirei mantenere qualcosa di un po 'meno monolitico:

allData = Apri ("C: \ Programmi \ SAS \ JMPPRO \ 13 \ Samples \ Import Data \ bigclass_L.txt");

ageSubset = allData << selectwhere (13 <=: age <= 15) << sottoinsieme (righe selezionate (1));

dieciRows = ageSubset << selectwhere (Row () <= 10) << sottoinsieme (righe selezionate (1));

dieci righe << Nuova colonna ("halfage", formula (age / 2));

Close (allData, nosave);

Chiudi (ageSubset, nosave);

Ri: Domanda / discussione sull'operatore <<.

motivare... Mi chiedevo come altri avrebbero scritto questo esempio di R / magrittr in JSL, dove spiegavano:

Four operations are performed to arrive at the desired data set, and they are written in a natural order: the same as the order of execution. Also, no temporary variables are needed. If yet another operation is required, it is straight-forward to add to the sequence of operations wherever it may be needed.

the_data <-

  read.csv ('/ percorso / per / data / file.csv')%>%

  sottoinsieme (variabile_a> x)%>%

  transform (variable_c = variable_a / variable_b)%>%

  testa (100)