ユースケース

以下のようなデータを持っているとしよう

flgの値が0なのか1なのかによって、x_iの分布がどのように異なるのかをhistgramでみたい。
そういう場合に使って下さい。

イメージ

これは別のデータを用いたものですがこんな感じになります。

snipet

data %>>% (.[, c("flg", "x_1")]) %>>% (~ (.[.$flg == 0,][,2]) %>>% (as.matrix(.)) %>>% (hist(., freq=T, col="#00FFFF40"))) %>>% (.[.$flg == 1,][,2] %>>% (as.matrix(.)) %>>% (hist(., freq=T, col="#FF00FF40", add=T)))

特にimportするべきはpipeRくらいです。

1つずつ説明

(.[, c("flg", "x_1")])

ここで、flgとx_1の組だけ取ってくる

(~ (.[.$flg == 0,][,2]) %>>% (as.matrix(.)) %>>% (hist(., freq=T, col="#00FFFF40")))

ここで、pipeの1つの処理(~ hoge)の中にpipe処理が入ってる。
（頭に~がついているので、処理はこの中で完結し、後ろには上で2つの列にだけしたものが渡される）
更に見ていく。

(.[.$flg == 0,][,2])
ここで、flgの値が0の時のx_1の値のみ取り出している。

(as.matrix(.)) %>>% (hist(., freq=T, col="#00FFFF40")))
それをmatrixにし、histにぶち込む。
col属性で、色を指定。#RRGGBBAA形式（AAはalpha値）。

こんな感じで、1つめのhistgramの描画完了。

後半
(.[.$flg == 1,][,2] %>>% (as.matrix(.)) %>>% (hist(., freq=T, col="#FF00FF40", add=T)))

では、最後のhistの中にadd=Tを書き加えれば、新規のhistgram描画ではなく、前のところに書き加えてくれる。