R语言学习记录：apply、lapply、sapply、mapply、tapply函数

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R语言学习记录：apply、lapply、sapply、mapply、tapply函数

2023-08-31 19:08| 来源: 网络整理| 查看: 265

简介

批量处理函数有很重要的apply族函数：lapply sapply apply tapply mapply。这些函数底层通过C实现，效率比手工遍历高效。apply族函数是高效能计算的运算向量化(Vectorization)实现方法之一，比起传统的for,while常常能获得更好的性能。

apply : 用于遍历数组中的行或列，并且使用指定函数来对其元素进行处理。lapply : 遍历列表向量内的每个元素，并且使用指定函数来对其元素进行处理。返回列表向量。sapply : 与lapply基本相同，只是对返回结果进行了简化，返回的是普通向量。mapply: 支持传入两个以上的列表。tapply: 接入参数INDEX，对数据分组进行运算，就和SQL中的by group一样。 apply函数

对矩阵、数据框、数组(二维、多维)等矩阵型数据，按行或列应用函数FUN进行循环计算，并以返回计算结果。 apply(X, MARGIN, FUN, …)

X：数组、矩阵、数据框等矩阵型数据MARGIN：按行计算或按列计算，1表示按行，2表示按列FUN：自定义的调用函数，如mean/sum等（其结果与colMeans,colSums,rowMeans,rowSums是一样的） > a a [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12 > apply(a,1,function(x) sum(x)+2) [1] 24 28 32 > apply(a,1,function(x) x^2) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 9 [2,] 16 25 36 [3,] 49 64 81 [4,] 100 121 144 lapply函数

对列表、数据框按列进行循环，输入必须为列表(list)，返回值为列表(list)。 lapply(X, FUN, …)

X:列表、数据框FUN:自定义的调用函数 b a=data.frame(matrix(1:12,c(3,4))) > a X1 X2 X3 X4 1 1 4 7 10 2 2 5 8 11 3 3 6 9 12 > names(a) [1] "X1" "X2" "X3" "X4" > str(a) 'data.frame': 3 obs. of 4 variables: $ X1: int 1 2 3 $ X2: int 4 5 6 $ X3: int 7 8 9 $ X4: int 10 11 12 > lapply(a, function(x) x+3) $X1 [1] 4 5 6 $X2 [1] 7 8 9 $X3 [1] 10 11 12 $X4 [1] 13 14 15 > a1 a1 $X1 [1] 9 $X2 [1] 18 $X3 [1] 27 $X4 [1] 36 > a1[1] $X1 [1] 9 > a1[[1]] [1] 9 sapply函数

类似于lapply函数，但输入为列表(list)，返回值为向量。 sapply(X, FUN, …,simplify )

X:列表、矩阵、数据框FUN:自定义的调用函数simplify=F：返回值的类型是list，此时与lapply完全相同 simplify=T（默认值）：返回值的类型由计算结果定，如果函数返回值长度为1，则sapply将list简化为vector；如果返回的列表中每个元素的长度都大于1且长度相同，那么sapply将其简化位一个矩阵 > a=data.frame(matrix(1:12,c(3,4))) > a #"list" X1 X2 X3 X4 1 1 4 7 10 2 2 5 8 11 3 3 6 9 12 > str(a) 'data.frame': 3 obs. of 4 variables: $ X1: int 1 2 3 $ X2: int 4 5 6 $ X3: int 7 8 9 $ X4: int 10 11 12 > a2 a2 #"list" $X1 [1] 4 5 6 $X2 [1] 7 8 9 $X3 [1] 10 11 12 $X4 [1] 13 14 15 > str(a2) List of 4 $ X1: num [1:3] 4 5 6 $ X2: num [1:3] 7 8 9 $ X3: num [1:3] 10 11 12 $ X4: num [1:3] 13 14 15 > a3 a3 #"numeric" X1 X2 X3 X4 [1,] 1 16 49 100 [2,] 4 25 64 121 [3,] 9 36 81 144 > str(a3) num [1:3, 1:4] 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 ... - attr(*, "dimnames")=List of 2 ..$ : NULL ..$ : chr [1:4] "X1" "X2" "X3" "X4" > b sapply(b, sum) x y 55 78

sapply函数可提取列表中数据

y a a [1] 1 4 27 256 3125 > mode(a) [1] "numeric" > str(a) num [1:5] 1 4 27 256 3125 > names(a) NULL > b b A B C D a 1 4 7 10 b 2 5 8 11 c 3 6 9 12 > mapply(sum, b[,1],b[,3],b[,4]) a b c 18 21 24 > mapply(sum,b[1,],b[2,],b[3,]) A B C D 6 15 24 33 tapply函数

将数据按照不同方式分组，生成类似列联表形式的数据结果。 tapply(X, INDEX, FUN = NULL, …, default = NA, simplify = TRUE)

X:数组、矩阵、数据框等分割型数据向量INDEX:一个或多个因子的列表(因子列表)，每个因子的长度都与x相同FUN: 自定义的调用函数simplify指是否简化输入结果(考虑sapply对于lapply的简化)

代码举例

manager

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