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みんな大好き %>% でおなじみの Infix Operator. 調べてみると {magrittr} 以外にも、この形式の関数を収録しているパッケージは多数存在する。その中でも、知っておくと便利そう、というものを紹介していきたい。

Infix Operator とは？

「神」こと Hadley Wichham の Advanced R 6.8 Function forms によると、R の関数呼び出しの方法には、全部で 4 つの形態がある。

  1. Prefix form: 関数名の後に引数が続く、最も一般的な方法. hoge(a, b) の形態。
  2. Infix form: 関数名が 2 つの引数の間に置かれる呼び出し方法. a %hoge% b の形態。
  3. Replacement form: 値を変更するための関数. hoge(x) <- c(a, b) の形態。
  4. Special form: for, while や [, [[ のような特別な形態。

2 つ目の形態が今回のトピックだ。2つの値の位置を明確にするために LHS(左辺) %hoge% RHS(右辺) という書き方がされることもある。

Infix とは、あまり聞き慣れない言葉だが、Prefix (接頭)・ Suffix (接尾) という単語の仲間で「接中」という意味だと考えれば、理解しやすいのではないかと思う。

自身で定義する場合も簡単で、この 3 つの条件を守ればよい。

  1. 引数は 2 つ
  2. 関数名は % ではじまり % で終わる
  3. R の関数命名規則から外れるので、さらに ` で囲む
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`%add%` <- function(lhs, rhs) {
  lhs + rhs
}

1 %add% 2
1

[1] 3

前述の Advanced R の記事でも述べられている通り、R の全ての関数呼び出しは、Prefix form で書き直すことが可能なため Infix form でないと書くことができない処理は存在しない. それでも、2 つの値を比較したりする処理は、Infix Operator を使って書くと、コードがより簡潔に記述できる、という点がメリットではないかと思う。

紹介する演算子まとめ

今回紹介する関数を一覧にまとめるとこのようになる。({base} に含まれるものは除外している。) 今後も有用なものが見つかり次第、更新していきたい。

Operator Package Description Example
%>% {magrittr} 左辺を右辺の第 1 引数へ渡す mtcars %>% head()
%<>% {magrittr} 右辺の結果を左辺に代入する mtcars$mpg %<>% log()
%T>% {magrittr} 右辺ではなく、左辺の結果を次に渡す mtcars$mpg %T>% plot() %>% mean()
%$% {magrittr} 左辺のオブジェクトに名前でアクセスする mtcars %$% cor(mpg, disp)
%<-% {zeallot} vector や list を分解して代入 c(x, y) %<-% c(0, 1)
%@% {rlang} 属性を抽出 mtcars %@% class
%¦¦% (*) {rlang} NULL のデフォルト値 NULL %¦¦% "default"
%¦% (*) {rlang} NA のデフォルト値 c("hoge", NA, "fuga") %¦% "default"
%--% {lubridate} 時間の引き算 arrival %--% leave
%m-%, %m+% {lubridate} 月末日の違いやうるう年を考慮して月を加減 ymd("2020-01-31") %m+% months(1)
%within% {lubridate} 日付・日時が Interval に含まれるか today() %winthn% interval
%<d-% {pryr} 遅延評価される変数を作成 下記参照
%<a-% {pryr} 活性束縛を作成 x %<a-% runif(1)

※ ¦ は | に読み替えていただきたい。(org-mode の Table レイアウトがくずれてしまうため)

ライブラリの読み込み

この記事で利用するパッケージを読み込む。

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library(tidyverse)
library(magrittr)
library(zeallot)
library(rlang)
library(lubridate)
library(pryr)


個別の紹介

%>% パイプ演算子

  • おなじみのパイプ演算子
  • 左辺を右辺の第 1 引数として渡す (. を利用すれば、第 1 引数以外にも渡すことが可能)
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mtcars %>% head(2)
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              mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4      21   6  160 110  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag  21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4


%<>% 代入演算子

  • 右辺の処理結果を元の左辺のオブジェクトに代入する
    • パイプの先頭で利用する

例えば、以下のように、処理の結果を同じ変数名で保持したいケースがある。

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2

mtcars <- mtcars %>%
  mutate(mpg = log(mpg))


代入演算子を使って、以下のように簡潔に書き換えることができる。

1

mtcars$mpg %<>% log()


%T>% Tee 演算子

  • 右辺ではなく、左辺の結果をそのままスルーする
  • 返り値が無い、副作用を目的とした処理を挟んでも、処理を止めないために利用する
  • 基本形: (オブジェクト) %T>% (副作用を目的とした処理) %>% (本来の処理に戻る)
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3

mtcars$mpg %T>% # 次の plot() は返り値がないため、%T>% を使ってスルーさせる
  plot() %>%
  mean()
1

[1] 0.0719204


%$% Exposition 演算子

  • 左辺のオブジェクトの名前を右辺で参照できる
  • data 引数を持たない関数に名前を渡すのに便利
1

mtcars %$% cor(mpg, disp)
1

[1] -0.8475514


%<-% 演算子

  • vector や list を分解して代入してくれる
    • Python のアンパックに相当する機能を提供
    • data.frame であれば、列単位に分解してくれる
1
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c(x, y) %<-% c(0, 1)
x
y
1
2

[1] 0
[1] 1


  • 「以降全て」を ...rest で表現できる
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2

c(first, ...rest) %<-% list("a", "b", "c", "d")
rest
1
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[[1]]
[1] "b"

[[2]]
[1] "c"

[[3]]
[1] "d"


%@% 演算子

  • 左辺の属性を抽出できる
1
2

# attr(mtcars, "class") と同じ
mtcars %@% class
1

[1] "data.frame"


%||% 演算子

  • 左辺が NULL の場合、右辺に指定した値を返す
    • 他の言語での NULL 合体演算子に相当
1
2

1 %||% "default"
NULL %||% "default"
1
2

[1] 1
[1] "default"


%|% 演算子

  • %||% の NA 版
    • 右辺で設定したデフォルト値で NA を置き換えてくれる
1

c("hoge", NA_character_, "fuga") %|% "default"
1

[1] "hoge"    "default" "fuga"


%--% 演算子

  • 左辺から右辺を引いた時間を lubridate の Interval class で返す
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arrival <- ymd_hms("2011-06-04 12:00:00", tz = "Asia/Tokyo")
leave <- ymd_hms("2011-08-20 14:00:00", tz = "Asia/Tokyo")
arrival %--% leave
1

[1] 2011-06-04 12:00:00 JST--2011-08-20 14:00:00 JST


%m-%, %m+% 演算子

  • 月を安全に加算・減算する
  • 月末日やうるう年を考慮

通常、以下の例だと、2/31, 4⁄31 は存在しないので NA になってしまう。

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2

jan <- ymd("2020-01-31")
jan + months(1:3)
1

[1] NA           "2020-03-31" NA


  • %m+%, %m-% であれば、月末日のズレを考慮して加算・減算してくれる
1

jan %m+% months(1:3)
1

[1] "2020-02-29" "2020-03-31" "2020-04-30"


  • うるう年も考慮してくれる
1
2
3

leap <- ymd("2020-02-29")
leap %m+% years(1)
leap %m-% years(1)
1
2

[1] "2021-02-28"
[1] "2019-02-28"


%within% 演算子

  • 日付/日時が Interval に含まれているかどうか
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int1 <- interval(ymd("2001-01-01"), ymd("2002-01-01"))
int2 <- interval(ymd("2001-06-01"), ymd("2002-01-01"))

ymd("2001-05-03") %within% int1
int2 %within% int1
ymd("1999-01-01") %within% int1
1
2
3

[1] TRUE
[1] TRUE
[1] FALSE


1
2
3
4

ttime <- ymd_hms("2019-03-31 12:31:12")
rth <- interval(make_datetime(year(ttime), month(ttime), day(ttime), 9, 30, 0),
                make_datetime(year(ttime), month(ttime), day(ttime), 16, 0, 0))
ttime %within% rth
1

[1] TRUE


%<d-% 演算子

  • Delayed binding (遅延評価, promise) を作成する
  • base::delayedAssign() と同等
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system.time(b %<d-% {
Sys.sleep(1)
1
})
system.time(b) # ここを実行した時点で、%<d-% のブロックが実行される
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4
5

user  system elapsed
    0       0       0

user  system elapsed
0.000   0.000   1.002


%<a-% 演算子

  • Active binding (活性束縛) の変数を作成する。(アクセスされる毎に再計算される変数
  • base::makeActiveBinding() と同等
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x %<a-% runif(1)
x
x
1
2

[1] 0.1833575
[1] 0.05578229


セッション情報

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sessionInfo()
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37

R version 3.6.3 (2020-02-29)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Ubuntu 18.04.4 LTS

Matrix products: default
BLAS:   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.7.1
LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.7.1

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C
 [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=C
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=C
 [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base

other attached packages:
 [1] pryr_0.1.4      lubridate_1.7.8 rlang_0.4.6     zeallot_0.1.0
 [5] magrittr_1.5    forcats_0.5.0   stringr_1.4.0   dplyr_0.8.5
 [9] purrr_0.3.4     readr_1.3.1     tidyr_1.0.3     tibble_3.0.1
[13] ggplot2_3.3.0   tidyverse_1.3.0

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] Rcpp_1.0.4.6     cellranger_1.1.0 pillar_1.4.4     compiler_3.6.3
 [5] dbplyr_1.4.3     tools_3.6.3      jsonlite_1.6.1   lifecycle_0.2.0
 [9] nlme_3.1-147     gtable_0.3.0     lattice_0.20-41  pkgconfig_2.0.3
[13] reprex_0.3.0     cli_2.0.2        rstudioapi_0.11  DBI_1.1.0
[17] haven_2.2.0      withr_2.2.0      xml2_1.3.2       httr_1.4.1
[21] fs_1.4.1         generics_0.0.2   vctrs_0.2.4      hms_0.5.3
[25] grid_3.6.3       tidyselect_1.0.0 glue_1.4.0       R6_2.4.1
[29] fansi_0.4.1      readxl_1.3.1     pacman_0.5.1     modelr_0.1.7
[33] codetools_0.2-16 backports_1.1.6  scales_1.1.0     ellipsis_0.3.0
[37] rvest_0.3.5      assertthat_0.2.1 colorspace_1.4-1 stringi_1.4.6
[41] munsell_0.5.0    broom_0.5.6      crayon_1.3.4