R语言中apply家族中的系列循环函数总结

Question

如题所述

Answer 1

R语言中的apply家族函数是进行向量化操作的强大工具，它们能简化数据处理和分析过程。本文对apply家族中的主要循环函数进行总结，帮助读者区分并利用这些函数。
1. **apply函数**：
适用于二维数组或矩阵，对行或列进行操作。例如，对一个9行2列矩阵求每行或每列的平均值。apply函数以矩阵为输入，通过指定第二个参数（1或2）来选择操作行或列，第三个参数是应用的函数（如mean）。
r
x <- cbind(3, c(1:5, 4:1))
apply(x, 1, mean)
apply(x, 2, mean)
2. **lapply函数**：
用于列表的循环，对列表中的每个元素应用指定函数。例如，对一个列表求每个元素的均值或计算分位数。
r
x <- list(a1 = c(1:8), a2 = c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE))
lapply(x, mean)
lapply(x, quantile)
3. **sapply函数**：
sapply函数在返回结果时与lapply类似，但默认返回矩阵或向量，而不是列表。当返回结果长度不一致时，返回列表。
r
sapply(x, quantile)
4. **tapply函数**：
提供更强大的分组循环能力，用于基于分类变量进行汇总统计。例如，基于wool和tension的分类汇总数据集中的breaks变量。
r
a <- as.factor(c(1, 1, 2, 3, 3))
tapply(a, a, length)
warpbreaks <- read.table("warpbreaks.csv", header = TRUE)
tapply(warpbreaks$breaks, warpbreaks[-1], sum)
5. **mapply函数**：
mapply函数允许对多个参数应用函数，参数顺序与其它函数相反。例如，重复元素序列，并添加不同的值。
r
mapply(rep, 1:4, 4:1)
mapply(function(x, y) seq_len(x) + y, c(1, 2, 3), c(10, 20, 30))
以上总结了R语言apply家族中的一些关键函数，希望对您的数据分析工作提供帮助。