R にラムダ式を導入するパッケージ lambdaR を作った

R にラムダ式を導入するパッケージ lambdaR を作った

※この記事は R Advent Calendar 2014 - Qiita の 4 日目の記事です。

いくつかのプログラミング言語には、無名関数を生成する方法として、ラムダ式が用意されています。

例えば、

# Pythonincrement = lambda x: x + 1

// Scaladef increment = (x: Int) => x + 1

などです。

ラムダ式は、無名関数をダイレクトに表現することができるため、プログラムの記述が容易になり、可読性も上がります。

ところが、R にはラムダ式はありません。

このように便利なラムダ式を R に導入できないでしょうか？

というわけで、作りました。

• lambdaR - Novel lambda expressions in R

lambdaR は、R にラムダ式を導入するためのパッケージです。

次のようにしてインストールできます。

install.packages("devtools") # devtools をインストールしていない場合のみdevtools::install_github("hoxo-m/lambdaR")

このパッケージで定義される lambda() は、ラムダ式を関数に変換する関数です。

increment <- lambda(x: x + 1)add <- lambda(x,y: x + y)

ラムダ式は、上記のように、 や  のように、Python ライクに記述します。

この lambda() 関数を使うことにより、ラムダ式を入力として持つ高階関数(関数を入力として持つ関数)を作ることができるようになります。

lambdaR パッケージでは、適用例として、このようなラムダ式を入力として持つ高階関数が 6 つ定義されています。

• Filter_()
• Map_()
• Reduce_()
• Find_()
• Position_()
• Negate_()

これらの関数の詳細については、下記サイトを参考にして下さい。

• Higher Order Functions in R
• R: Common Higher-Order Functions in Functional Programming...

これらの関数だけでなく、関数を入力とする関数ならば、ラムダ式を入力としたものとして再定義することができます。

例えば、Filter_() は、入力されたベクトルのうち、ラムダ式で指定された関数がTRUE を返す値のみを返します。

# 偶数のみを返すFilter_(1:10, x: x %% 2 == 0)

 2  4  6  8 10

また、Map_() は、入力されたベクトルのそれぞれの値に対して、関数を適用したベクトルを生成します。

# 二乗した値を返すMap_(1:5, x: x ** 2)

 1  4  9 16 25

このような関数と dplyr のパイプ演算子 %>% を組み合わせると、次のように書くことができます。

library(lambdaR)library(dplyr)1:10 %>% Filter_(x: x %% 2 == 0) %>% Map_(x: x ** 2)

 4  16  36  64 100

普通に書いた場合との記述量、可読性を比べてみてください。

# dplyr 不使用Map(function(x) x ** 2, Filter(function(x) x %% 2 == 0, 1:10)# dplyr 使用1:10 %>% Filter(function(x) x %% 2 == 0, .) %>% Map(function(x) x ** 2, .)

ラムダ式を使うと、このような記述がすっきりすることがわかると思います。

プレースホルダ

lambdaR では、Scala で使えるプレースホルダを使うこともできます。

1:10 %>% Filter_(._ %% 2 == 0) %>% Map_(._ ** 2)

プレースホルダにより、より簡潔にラムダ式を記述することができます。

まとめ

lambdaR パッケージにより、R においてラムダ式への道が開けました。

より詳しい使い方については、下記ページを参照して下さい。

• R にラムダ式を導入する
• R のラムダ式でプレースホルダを使えるようにする
• lambdaR - Novel lambda expressions in R

以上です。