CommandPythonRSQLmagrittrパイプ演算子を使うためのパッケージパイプ演算子と呼ばれる%>%で、関数を次々と処理していくためのパッケージ。tidyverseやdplyrをインストールすると、使えるようになるあれです。パイプ演算子を使うと、一時的な変数を作る必要がなくなるので、コードの可読性が上がります。ggplot2などtidyverseのパッケージと一緒に使うことで、より便利に使えます。fパイプ演算子%>%の左側から出るデータを、右側の関数の第一引数として処理します。meanと、mean(rnorm(100))は、同じ処理になります。f(y)二つ以上の引数をとる関数を使用する時は、第一引数を省略して書き、第二引数を通常と同じように、指定します。.)ドットを使うと、パイプ演算子の左側が代入されるグローバル環境に保存するパイプ中に変数へ代入するには、永続代入->>を使用する。txtDTパイプ演算子の左側を、右側の第二引数以降とするドット.を使うと、パイプ演算子の左側が代入される。.)文字列を置換するgsub()関数は、第三引数に置換させる文字列を指定するので、パイプさせる時は、第三引数にドット.を指定する。"グローバル環境に保存する永続代入->>を使用してパイプ中にグローバル変数へ代入する。txtDTパイプを分岐させる中カッコ{}を使用することで、パイプを分岐できる。パイプ直後の関数は第一引数を省略できないので、必ずドット.を明示すること。[(x,エイリアスmagrittrには、パイプ演算子で処理しやすくするための、エイリアスがいくつかある。-row,)行数に-を付けるのと、最後に,を忘れず入れるのがポイント。setosaextract2insetinset2リストやデータフレームから指定した要素をベクトルとして抜き出すuse_seriesは$演算子と同じように使うことが出来ます。virginicaaddsubtractmultiply_byraise_to_powermultiply_by_matrixdivide_bydivide_by_intmodis_inandorequalsis_greater_thanis_weakly_greater_thanis_less_thanis_weakly_less_thannotデータフレームの列名・行名を変更するデータフレームの列名を変更するにはset_colnamesを、行名を変更するにはset_rownames()を使用します。データフレームと列名・行名のベクトルを取るので、上記パイプを使用して変更ができる。tibbleなデータの列名を変更する場合、dplyr::renameを使うほうが全ての列名を記入する必要がなく便利。