9.3 管道操作

Stefan Milton Bache 开发了 magrittr 包实现管道操作，增加代码的可读性和维护性，但是这个 R 包的名字取的太奇葩，因为 记不住，它其实是一个复杂的法语发音，中式英语就叫它马格里特吧！这下应该好记多了吧！

我要查看是否需要新添加一个 R 包依赖，假设该 R 包是 reticulate 没有出现在 DESCRIPTION 文件中，但是可能已经被其中某（个）些 R 包依赖了

"reticulate" %in% sort(unique(unlist(tools::package_dependencies(desc::desc_get_deps()$package, recursive = TRUE))))

## [1] FALSE

安装 pkg 的依赖

pkg <- c(
  "bookdown",
  "e1071",
  "formatR",
  "lme4",
  "mvtnorm",
  "prettydoc", "psych",
  "reticulate", "rstan", "rstanarm", "rticles",
  "svglite",
  "TMB", "glmmTMB"
)
# 获取 pkg 的所有依赖
dep_pkg <- tools::package_dependencies(pkg, recursive = TRUE)
# 将列表 list 合并为向量 vector
merge_pkg <- Reduce("c", dep_pkg, accumulate = FALSE)
# 所有未安装的 R 包
miss_pkg <- setdiff(unique(merge_pkg), unique(.packages(TRUE)))
# 除了 pkg 外，未安装的 R 包，安装 pkg 的依赖
sort(setdiff(miss_pkg, pkg))

##  [1] "bayesplot"      "BH"             "colourpicker"   "distributional"
##  [5] "dygraphs"       "gtools"         "inline"         "loo"           
##  [9] "mnormt"         "posterior"      "RcppParallel"   "rstantools"    
## [13] "shinyjs"        "shinystan"      "shinythemes"    "StanHeaders"   
## [17] "tensorA"        "threejs"        "xts"

转化为管道操作，增加可读性

再举一个关于数据模拟的例子

模拟 0-1 序列，

set.seed(2019)
binom_sample <- function(n) {
  sum(sample(x = c(0,1), size = n, prob = c(0.8, 0.2), replace = TRUE))/n
}
# 频率估计概率
one_prob <- sapply(10^(seq(8)), binom_sample)
# 估计的误差
one_abs <- abs(one_prob - 0.2)
one_abs

## [1] 1.000e-01 1.000e-02 1.100e-02 4.400e-03 1.460e-03 3.980e-04 4.700e-06
## [8] 9.552e-05

似然估计