在Execute R中管道

MahdiP

大家好,

我试图利用在Rapidminer中执行R数据操作的dplyr包。除了管道程序，所有的事情都很顺利!

我有这段代码，它不产生任何输出数据集，我得到“内存缓冲文件”作为输出消息。我检查日志文件，每件事似乎都完美地工作!读取的代码:

rm_main = function(数据)
｛
库(数据集)
库(dplyr)

NewData < - - - - - - (
数据% > %
突变(Product2= Tot_Product*2) %>%
filter(Life_Phase != "Family") %>%
group_by(City, P_PLUS, Life_Phase) %>%
summary (AVG_Prem= mean(TOT_prem, na.rm=TRUE)， AVG_Test= mean(Product2, na.rm=TRUE)) %>%
选择(城市、P_PLUS Life_Phase、AVG_Prem AVG_Test)
）
返回(NewData)
｝

这段代码实际上可以在RStudion中工作。

我非常感谢你的帮助。

救世主

Thomas_Ott

建立在什么基础上@mschmitz也就是说，Execute R操作符允许你将R对象放置到另一个Execute R操作符中，但要将结果输出到RapidMiner中，你必须首先将它转换为函数内部的数据帧。

MahdiP

非常感谢您这么快的回复!

这听起来像是在应用group_by函数的阶段，它会打乱并破坏数据ram的创建。它可以通过将最终结果渲染为Rapidminer这样的数据帧来简单地解决;

rm_main = function(数据)
｛
库(数据集)
库(dplyr)
NewData < -
data.frame (
数据% > %
突变(Product2= Tot_Product*2) %>%
filter(Life_Phase != "Family") %>%
group_by(City, P_PLUS, Life_Phase) %>%
summary (AVG_Prem= mean(TOT_prem, na.rm=TRUE)， AVG_Test= mean(Product2, na.rm=TRUE)) %>%
选择(城市、P_PLUS Life_Phase、AVG_Prem AVG_Test)
）
返回(NewData)
｝

现在它输出一个数据集到Rapidminer。

再次感谢你。

救世主

MartinLiebig

亲爱的救世主,

RapidMiner不能解释你在r中可以做的所有类型。如果你发送回一些不可解释的东西，它会作为一个内存缓冲文件进入RM。这不能在RM中使用，而是通过管道返回到另一个R操作符中使用。这是非常有用的，例如建模。

在你的例子中，你的NewData似乎不是一个R数据框架。

~马丁