R语言 apply函数家族详解

来源：互联网发布：淄博seo外包公司编辑：程序博客网时间：2024/05/16 07:23

apply

Apply Functions Over Array Margins

对阵列行或者列使用函数

apply(X, MARGIN, FUN, ...)

lapply

Apply a Function over a List or Vector

对列表或者向量使用函数

lapply(X, FUN, ...)

sapply

Apply a Function over a List or Vector

对列表或者向量使用函数

sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

vapply

Apply a Function over a List or Vector

对列表或者向量使用函数

vapply(X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE)

tapply

Apply a Function Over a Ragged Array

对不规则阵列使用函数

tapply(X, INDEX, FUN = NULL, ..., simplify = TRUE)

eapply

Apply a Function Over Values in an Environment

对环境中的值使用函数

eapply(env, FUN, ..., all.names = FALSE, USE.NAMES = TRUE)

mapply

Apply a Function to Multiple List or Vector Arguments

对多个列表或者向量参数使用函数

mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

rapply

Recursively Apply a Function to a List

运用函数递归产生列表

rapply(object, f, classes = "ANY", deflt = NULL,how = c("unlist", "replace", "list"), ...)

apply {base}

通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。

apply(X, MARGIN, FUN, ...)

X 阵列，包括矩阵

MARGIN 1表示矩阵行，2表示矩阵列，也可以是c(1,2)

例：

>xxx<-matrix(1:20,ncol=4)

>apply(xxx,1,mean)

[1] 8.5 9.5 10.5 11.5 12.5

>apply(xxx,2,mean)

[1] 3 8 13 18

>xxx

[,1] [,2] [,3] [,4]

[1,] 1 6 11 16

[2,] 2 7 12 17

[3,] 3 8 13 18

[4,] 4 9 14 19

[5,] 5 10 15 20

lapply {base}

通过对x的每一个元素运用函数，生成一个与元素个数相同的值列表

lapply(X, FUN, ...)

X表示一个向量或者表达式对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list

例：

> x <- list(a = 1:10, beta = exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))

> x

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

$beta

[1] 0.04978707 0.13533528 0.36787944 1.00000000 2.71828183 7.38905610

[7] 20.08553692

$logic

[1] TRUE FALSE FALSE TRUE

> lapply(x,mean)

[1] 5.5

$beta

[1] 4.535125

$logic

[1] 0.5

sapply {base}

这是一个用户友好版本，是lapply函数的包装版。该函数返回值为向量、矩阵，如果simplify=”array”，且合适的情况下，将会通过simplify2array()函数转换为阵列。sapply(x, f, simplify=FALSE, USE.NAMES=FALSE)返回的值与lapply(x,f)是一致的。

sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

X表示一个向量或者表达式对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list

simplify 逻辑值或者字符串，如果可以，结果应该被简化为向量、矩阵或者高维数组。必须是命名的，不能是简写。默认值是TRUE，若合适将会返回一个向量或者矩阵。如果simplify=”array”，结果将返回一个阵列。

USE.NAMES 逻辑值，如果为TRUE，且x没有被命名，则对x进行命名。

例：

> sapply(k, paste,USE.NAMES=FALSE,1:5,sep="...")

[,1] [,2] [,3]

[1,] "a...1" "b...1" "c...1"

[2,] "a...2" "b...2" "c...2"

[3,] "a...3" "b...3" "c...3"

[4,] "a...4" "b...4" "c...4"

[5,] "a...5" "b...5" "c...5"

> sapply(k, paste,USE.NAMES=TRUE,1:5,sep="...")

a b c

[1,] "a...1" "b...1" "c...1"

[2,] "a...2" "b...2" "c...2"

[3,] "a...3" "b...3" "c...3"

[4,] "a...4" "b...4" "c...4"

[5,] "a...5" "b...5" "c...5"

> sapply(k, paste,USE.NAMES=TRUE,1:5,sep="...",simplyfy=TRUE)

a b c

[1,] "a...1...TRUE" "b...1...TRUE" "c...1...TRUE"

[2,] "a...2...TRUE" "b...2...TRUE" "c...2...TRUE"

[3,] "a...3...TRUE" "b...3...TRUE" "c...3...TRUE"

[4,] "a...4...TRUE" "b...4...TRUE" "c...4...TRUE"

[5,] "a...5...TRUE" "b...5...TRUE" "c...5...TRUE"

> sapply(k, paste,simplify=TRUE,USE.NAMES=TRUE,1:5,sep="...")

a b c

[1,] "a...1" "b...1" "c...1"

[2,] "a...2" "b...2" "c...2"

[3,] "a...3" "b...3" "c...3"

[4,] "a...4" "b...4" "c...4"

[5,] "a...5" "b...5" "c...5"

> sapply(k, paste,simplify=FALSE,USE.NAMES=TRUE,1:5,sep="...")

[1] "a...1" "a...2" "a...3" "a...4" "a...5"

[1] "b...1" "b...2" "b...3" "b...4" "b...5"

[1] "c...1" "c...2" "c...3" "c...4" "c...5"

vapply {base}

vapply类似于sapply函数，但是它的返回值有预定义类型，所以它使用起来会更加安全，有的时候会更快

在vapply函数中总是会进行简化，vapply会检测FUN的所有值是否与FUN.VALUE兼容，以使他们具有相同的长度和类型。类型顺序：逻辑<</span>整型<</span>实数<</span>复数

vapply(X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE)

X表示一个向量或者表达式对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list

USE.NAMES 逻辑值，如果为TRUE，且x没有被命名，则对x进行命名。

FUN.VALUE 一个通用型向量，FUN函数返回值得模板

例：

> x<-data.frame(a=rnorm(4,4,4),b=rnorm(4,5,3),c=rnorm(4,5,3))

> vapply(x,mean,c(c=0))

a b c

1.8329043 6.0442858 -0.1437202

> k<-function(x)

+ {

+ list(mean(x),sd(x))

+ }

> vapply(x,k,c(c=0))

错误于vapply(x, k, c(c = 0)) : 值的长度必需为1，

但FUN(X[[1]])结果的长度却是2

> vapply(x,k,c(c=0,b=0))

错误于vapply(x, k, c(c = 0, b = 0)) : 值的种类必需是'double'，

但FUN(X[[1]])结果的种类却是'list'

> vapply(x,k,c(list(c=0,b=0)))

a b c

c 1.832904 6.044286 -0.1437202

b 1.257834 1.940433 3.649194

tapply {base}

对不规则阵列使用向量，即对一组非空值按照一组确定因子进行相应计算

tapply(X, INDEX, FUN, ..., simplify = TRUE)

x 一个原子向量，典型的是一个向量

INDEX 因子列表，和x长度一样，元素将被通过as.factor强制转换为因子

simplify 若为FALSE，tapply将以列表形式返回阵列。若为TRUE，FUN则直接返回数值

例：

> height <- c(174, 165, 180, 171, 160)

> sex<-c("F","F","M","F","M")

> tapply(height, sex, mean)

F M

170 170

eapply {base}

eapply函数通过对environment中命名值进行FUN计算后返回一个列表值，用户可以请求所有使用过的命名对象。

eapply(env, FUN, ..., all.names = FALSE, USE.NAMES = TRUE)

env 将被使用的环境

all.names 逻辑值，指示是否对所有值使用该函数

USE.NAMES 逻辑值，指示返回的列表结果是否包含命名

例：

> require(stats)

> env <- new.env(hash = FALSE) # so the order is fixed

> env$a <- 1:10

> env$beta <- exp(-3:3)

> env$logic <- c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)

> # what have we there?

> utils::ls.str(env)

a : int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

beta : num [1:7] 0.0498 0.1353 0.3679 1 2.7183 ...

logic : logi [1:4] TRUE FALSE FALSE TRUE

> # compute the mean for each list element

> eapply(env, mean)

$logic

[1] 0.5

$beta

[1] 4.535125

[1] 5.5

> unlist(eapply(env, mean, USE.NAMES = FALSE))

[1] 0.500000 4.535125 5.500000

> # median and quartiles for each element (making use of "..." passing):

> eapply(env, quantile, probs = 1:3/4)

$logic

25% 50% 75%

0.0 0.5 1.0

$beta

25% 50% 75%

0.2516074 1.0000000 5.0536690

25% 50% 75%

3.25 5.50 7.75

> eapply(env, quantile)

$logic

0% 25% 50% 75% 100%

0.0 0.0 0.5 1.0 1.0

$beta

0% 25% 50% 75% 100%

0.04978707 0.25160736 1.00000000 5.05366896 20.08553692

0% 25% 50% 75% 100%

1.00 3.25 5.50 7.75 10.00

mapply {base}

mapply是sapply的多变量版本。将对...中的每个参数运行FUN函数，如有必要，参数将被循环。

mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

MoreArgs FUN函数的其他参数列表

SIMPLIFY 逻辑或者字符串，可以减少结果成为一个向量、矩阵或者更高维阵列，详见sapply的simplify参数

USE.NAMES 逻辑值，如果第一个参数...已被命名，将使用这个字符向量作为名字

例：

> mapply(rep, 1:4, 4:1)

[[1]]

[1] 1 1 1 1

[[2]]

[1] 2 2 2

[[3]]

[1] 3 3

[[4]]

[1] 4

rapply {base}

rapply是lapply的递归版本

rapply(X, FUN, classes = "ANY", deflt = NULL, how = c("unlist", "replace", "list"), ...)

X 一个列表

classes 关于类名的字符向量，或者为any时则匹配任何类

deflt 默认结果，如果使用了how=”replace”，则不能使用

how 字符串匹配三种可能结果

文章转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_403aa80a010174dj.html

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