はじめに

この記事では、R言語の仕様について少し深い話をします。

内容は前の記事に関連するので、興味ある方は読んでみてください：

あれ？パイプがいうことを聞いてくれない、、、

やりたいことは簡単です。

> g <-  tibble::tibble(
     x = rnorm(100)
 ) |>
     dplyr::mutate(
         noise = rnorm(dplyr::n())
     ) |>
     dplyr::mutate(
         y = 1.2 * x + noise
     ) |>
     ggplot2::ggplot() + 
     ggplot2::geom_point(ggplot2::aes(x = x, y = y), color = ggplot2::alpha("blue", 0.3)) + 
     ggplot2::ggtitle("可視化です") + 
     ggplot2::theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")
> g

再現性はあまり本質的ではないので、seed関連は省略します。ごめんなさい。

このggplot2のグラフをplotlyのインタラクティブなグラフにしたいだけです：

> plotly::ggplotly(g)

でも、わざわざgという中間変数を設定するのではなく、直接パイプでつなげたいですね。こんな感じで：

> tibble::tibble(
     x = rnorm(100)
 ) |>
     dplyr::mutate(
         noise = rnorm(dplyr::n())
     ) |>
     dplyr::mutate(
         y = 1.2 * x + noise
     ) |>
     ggplot2::ggplot() + 
     ggplot2::geom_point(ggplot2::aes(x = x, y = y), color = ggplot2::alpha("blue", 0.3)) + 
     ggplot2::ggtitle("可視化です") + 
     ggplot2::theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3") |>
     plotly::ggplotly()
Error in UseMethod("ggplotly", p) : 
  no applicable method for 'ggplotly' applied to an object of class "c('theme', 'gg')"

あれ、、、エラーが、、、

抽象構文木で挙動を確認する

ではまず、上のエラーを引き起こしたRのコードは一体どんな順序で実行されたのかを見てみます。

Rのlobstrパッケージにそのまま調べたいコードを渡せば抽象構文木を可視化してくれます。

> lobstr::ast(
     tibble::tibble(
         x = rnorm(100)
     ) |>
         dplyr::mutate(
             noise = rnorm(dplyr::n())
         ) |>
         dplyr::mutate(
             y = 1.2 * x + noise
         ) |>
         ggplot2::ggplot() + 
         ggplot2::geom_point(ggplot2::aes(x = x, y = y), color = ggplot2::alpha("blue", 0.3)) + 
         ggplot2::ggtitle("可視化です") + 
         ggplot2::theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3") |>
         plotly::ggplotly()
 )
█─`+` 
├─█─`+` 
│ ├─█─`+` 
│ │ ├─█─█─`::` 
│ │ │ │ ├─ggplot2 
│ │ │ │ └─ggplot 
│ │ │ └─█─█─`::` 
│ │ │   │ ├─dplyr 
│ │ │   │ └─mutate 
│ │ │   ├─█─█─`::` 
│ │ │   │ │ ├─dplyr 
│ │ │   │ │ └─mutate 
│ │ │   │ ├─█─█─`::` 
│ │ │   │ │ │ ├─tibble 
│ │ │   │ │ │ └─tibble 
│ │ │   │ │ └─x = █─rnorm 
│ │ │   │ │       └─100 
│ │ │   │ └─noise = █─rnorm 
│ │ │   │           └─█─█─`::` 
│ │ │   │               ├─dplyr 
│ │ │   │               └─n 
│ │ │   └─y = █─`+` 
│ │ │         ├─█─`*` 
│ │ │         │ ├─1.2 
│ │ │         │ └─x 
│ │ │         └─noise 
│ │ └─█─█─`::` 
│ │   │ ├─ggplot2 
│ │   │ └─geom_point 
│ │   ├─█─█─`::` 
│ │   │ │ ├─ggplot2 
│ │   │ │ └─aes 
│ │   │ ├─x = x 
│ │   │ └─y = y 
│ │   └─color = █─█─`::` 
│ │             │ ├─ggplot2 
│ │             │ └─alpha 
│ │             ├─"blue" 
│ │             └─0.3 
│ └─█─█─`::` 
│   │ ├─ggplot2 
│   │ └─ggtitle 
│   └─"可視化です" 
└─█─█─`::` 
  │ ├─plotly 
  │ └─ggplotly 
  └─█─█─`::` 
    │ ├─ggplot2 
    │ └─theme_gray 
    └─base_family = "HiraKakuPro-W3"

なるほど、どうやらggplot2の最後の

ggplot2::theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3") |>
         plotly::ggplotly()

が先に実行されちゃったようです。

簡単な事例

では、前回の記事でも述べたように、「+」は普通の関数なので、抽象構文木に慣れていない方のために、まずはより簡単な事例で+とパイプの実行順序を見ましょう。

まず、このコードについて考えてみてください：

1 + 5 |> sin() + 2 |> exp()

さて、sin関数に入るのは5なのか、それとも6（つまり5 + 1）なのか？

答えを見ましょう！

> 1 + 5 |> sin() + 2 |> exp()
[1] 7.430132

> lobstr::ast(1 + 5 |> sin() + 2 |> exp())
█─`+` 
├─█─`+` 
│ ├─1 
│ └─█─sin 
│   └─5 
└─█─exp 
  └─2

なるほど、5が先にsin関数に入れられてから、+関数を呼び出して1とsin(5)の足し算を実行しました。

なので、パイプ演算子の優先順位は+より高いことがわかりました。

ではどうしても6をsin関数に入れたいときはどうすればいいのかというと、（）で囲めばいいです。

> (1 + 5) |> sin() + 2 |> exp()
[1] 7.109641

> lobstr::ast((1 + 5) |> sin() + 2 |> exp())
█─`+` 
├─█─sin 
│ └─█─`(` 
│   └─█─`+` 
│     ├─1 
│     └─5 
└─█─exp 
  └─2

（）関数（そう、カッコも実は関数なんですよ）のおかげで1と5の間の足し算がsin関数より先に実行されました。

なので普通の数式の計算のように、（）で先に実行する計算を囲めば、実行順序を変えられます。

解決方法

では、早速やってみましょう：

> (
     tibble::tibble(
         x = rnorm(100)
     ) |>
     dplyr::mutate(
         noise = rnorm(dplyr::n())
     ) |>
     dplyr::mutate(
         y = 1.2 * x + noise
     ) |>
     ggplot2::ggplot() + 
     ggplot2::geom_point(ggplot2::aes(x = x, y = y), color = ggplot2::alpha("blue", 0.3)) + 
     ggplot2::ggtitle("可視化です") + 
     ggplot2::theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")
 ) |>
     plotly::ggplotly()

できました！

抽象構文木も確認しましょう：

> lobstr::ast(
     (
         tibble::tibble(
             x = rnorm(100)
         ) |>
             dplyr::mutate(
                 noise = rnorm(dplyr::n())
             ) |>
             dplyr::mutate(
                 y = 1.2 * x + noise
             ) |>
             ggplot2::ggplot() + 
             ggplot2::geom_point(ggplot2::aes(x = x, y = y), color = ggplot2::alpha("blue", 0.3)) + 
             ggplot2::ggtitle("可視化です") + 
             ggplot2::theme_gray(base_family = "HiraKakuPro-W3")
     ) |>
         plotly::ggplotly()
 )
█─█─`::` 
│ ├─plotly 
│ └─ggplotly 
└─█─`(` 
  └─█─`+` 
    ├─█─`+` 
    │ ├─█─`+` 
    │ │ ├─█─█─`::` 
    │ │ │ │ ├─ggplot2 
    │ │ │ │ └─ggplot 
    │ │ │ └─█─█─`::` 
    │ │ │   │ ├─dplyr 
    │ │ │   │ └─mutate 
    │ │ │   ├─█─█─`::` 
    │ │ │   │ │ ├─dplyr 
    │ │ │   │ │ └─mutate 
    │ │ │   │ ├─█─█─`::` 
    │ │ │   │ │ │ ├─tibble 
    │ │ │   │ │ │ └─tibble 
    │ │ │   │ │ └─x = █─rnorm 
    │ │ │   │ │       └─100 
    │ │ │   │ └─noise = █─rnorm 
    │ │ │   │           └─█─█─`::` 
    │ │ │   │               ├─dplyr 
    │ │ │   │               └─n 
    │ │ │   └─y = █─`+` 
    │ │ │         ├─█─`*` 
    │ │ │         │ ├─1.2 
    │ │ │         │ └─x 
    │ │ │         └─noise 
    │ │ └─█─█─`::` 
    │ │   │ ├─ggplot2 
    │ │   │ └─geom_point 
    │ │   ├─█─█─`::` 
    │ │   │ │ ├─ggplot2 
    │ │   │ │ └─aes 
    │ │   │ ├─x = x 
    │ │   │ └─y = y 
    │ │   └─color = █─█─`::` 
    │ │             │ ├─ggplot2 
    │ │             │ └─alpha 
    │ │             ├─"blue" 
    │ │             └─0.3 
    │ └─█─█─`::` 
    │   │ ├─ggplot2 
    │   │ └─ggtitle 
    │   └─"可視化です" 
    └─█─█─`::` 
      │ ├─ggplot2 
      │ └─theme_gray 
      └─base_family = "HiraKakuPro-W3"

これで問題なく、ggplot2のオブジェクトを丸ごとplotly::ggplotlyの第一引数として渡せました。

結論

以前の記事でも強調したのですが、Rはいわゆる「統計ソフト」ではなく、JavaScript、Go、Python、Scalaと同じように、普通のプログラミング言語です。ウェブサイトとAPIの構築、ユーザーの操作ログ追跡、並びにスクレイピングも自由自在にできる普通の一言語として、開発者はその言語仕様をしっかり理解しないといけません。

あ、そうです、ちなみにRはデータ分析もできます。ちなみに。

Rの場合、実行順序に不安がある場合、まずはlobstr::astで抽象構文木を覗いてみることをお勧めします。