dplyr piping 产生与使用相同代码的基本 R 语法不同的结果

Question

我正在进行一项学术练习，该练习展示了我对 dplyr 的理解存在问题。让我使用 base-R 语法重建鸢尾花数据集：

library(dplyr)

bind_cols(iris[1], iris[-1])

好的，太棒了。现在，我将使用 dplyr 传输所有内容 - 并且 - 它将 iris 数据集中的每一列加倍。这两段代码不应该产生相同的结果吗？

iris %>% bind_cols(.[1], .[-1])

Answer 1

请看以下内容。 iris %>% bind_cols(.[1], .[-1]) 与 bind_cols(iris, iris[1], iris[-1]) 相同，因为 bind_cols 的第一个参数是 %>% 之前的参数。所以结果对我来说很有意义。

aa <- iris %>% bind_cols(.[1], .[-1])

bb <- bind_cols(iris, iris[1], iris[-1])

identical(aa, bb)
# [1] TRUE

dplyr piping produces different results than base R syntax utilizing same code