每当我想在R中做"map"py时，我通常会尝试在apply系列中使用一个函数。

但是，我从来没有完全理解它们之间的区别 - {sapply，lapply等}如何将函数应用于输入/分组输入，输出将是什么样的，甚至输入可以是什么所以我经常只是经历它们直到我得到我想要的东西。

有人可以解释如何使用哪一个？

我当前(可能不正确/不完整)的理解是......

sapply(vec, f)：输入是向量。输出是矢量/矩阵，其中元素i是f(vec[i])，如果f具有多元素输出，则为您提供矩阵

lapply(vec, f)：与sapply相同，但输出是一个列表？

附带问题：我还没有学过plyr或重塑 - 将plyr或reshape完全取代所有这些？

R具有许多*应用功能，这些功能在帮助文件中有很好的描述(例如?apply)。但是，他们已经足够了，开始使用R可能很难决定哪一个适合他们的情况甚至记住它们。他们可能会有一个普遍的感觉，"我应该在这里使用* apply函数"，但最初要保持一致是很困难的。

尽管事实(在其他答案中指出)* apply系列的大部分功能都被极受欢迎的plyr包覆盖，但基本功能仍然有用且值得了解。

这个答案旨在作为一种新的useRs的路标，以帮助指导他们针对他们的特定问题正确的*应用功能。注意，这不是为了简单地反刍或替换R文档！希望这个答案可以帮助您确定哪种*应用功能适合您的情况，然后由您来进一步研究。除了一个例外，性能差异将无法解决。

apply - 当您要将函数应用于行或列时 矩阵(和更高维的类似物);通常不建议使用数据帧，因为它会首先强制转换为矩阵。