R中利用apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table等函数进行分组统计

来源:互联网 发布:java 生成pdf poi 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 00:11
  • apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算):
使用格式为:
apply(X, MARGIN, FUN,...)
其中X为一个数组;MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行、列都计算。
示例代码:
> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow =2)
> ma
    [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]          7
[2,]          8
> apply(ma, c(1,2), sum)
    [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]          7
[2,]          8
> apply(ma, 1, sum)
[1] 12 20
> apply(ma, 2, sum)
[1]  715
  • 函数tapply(进行分组统计):
使用格式为:
tapply(X, INDEX, FUN = NULL, ...,simplify = TRUE)
其中X通常是一向量;INDEX是一个list对象,且该list中的每一个元素都是与X有同样长度的因子;FUN是需要计算的函数;simplify是逻辑变量,若取值为TRUE(默认值),且函数FUN的计算结果总是为一个标量值,那么函数tapply返回一个数组;若取值为FALSE,则函数tapply的返回值为一个list对象。需要注意的是,当第二个参数INDEX不是因子时,函数tapply() 同样有效,因为必要时 R 会用 as.factor()把参数强制转换成因子。
示例代码:
> fac <- factor(rep(1:3, length =17), levels = 1:5)
> fac
 [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2
Levels: 1 2 3 4 5
> tapply(1:17, fac, sum)
  5
51 57 45 NA NA
> tapply(1:17, fac, sum, simplify = FALSE)
$`1`
[1] 51

$`2`
[1] 57

$`3`
[1] 45

$`4`
NULL

$`5`
NULL
> tapply(1:17, fac, range)
$`1`
[1]  1 16

$`2`
[1]  2 17

$`3`
[1]  3 15

$`4`
NULL

$`5`
NULL
#利用tapply实现类似于excel里的数据透视表的功能:
> da
   year province sale
2007          1
2007          2
2007          3
2007          4
2008          5
2008          6
2008          7
2009          8
2009          9
102009         10
> attach(da)
> tapply(sale,list(year,province))
 [1]  7 10  811  9 12
> tapply(sale,list(year,province),mean)
      B C  D
2007  2 3 4
2008  5 NA 6  7
2009 NA  8 9 10
  • 函数table(求因子出现的频数):
使用格式为:
table(..., exclude = if (useNA =="no") c(NA, NaN), useNA = c("no",
    "ifany","always"), dnn = list.names(...), deparse.level = 1)
其中参数exclude表示哪些因子不计算。
示例代码:
> d <- factor(rep(c("A","B","C"),10), levels=c("A","B","C","D","E"))
> d
 [1] A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C A BC A B C A B C
Levels: A B C D E
> table(d)
d
  E
10 10 10  0
> table(d, exclude="B")
d
  E
10 10  0

  • 函数lapply与函数sapply:
lapply的使用格式为:
lapply(X, FUN, ...)
lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象,这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。其中X为List对象(该list的每个元素都是一个向量),其他类型的对象会被R通过函数as.list()自动转换为list类型。
函数sapply是函数lapply的一个特殊情形,对一些参数的值进行了一些限定,其使用格式为:
sapply(X, FUN,..., simplify = TRUE,USE.NAMES = TRUE)
sapply(*, simplify = FALSE,USE.NAMES = FALSE)和lapply(*)的返回值是相同的。如果参数simplify=TRUE,则函数sapply的返回值不是一个list,而是一个矩阵;若simplify=FALSE,则函数sapply的返回值仍然是一个list。
示例代码:
> x <- list(a = 1:10, beta =exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))
> lapply(x, quantile)
$a
  0%  25%  50%   75% 100%
 1.00  3.25 5.50  7.75 10.00

$beta
        0%        25%        50%        75%       100%
 0.04978707 0.25160736  1.00000000 5.05366896 20.08553692

$logic
  0%  25% 50%  75% 100%
 0.0  0.0 0.5  1.0  1.0

> sapply(x,quantile,simplify=FALSE,use.names=FALSE)
$a
  0%  25%  50%   75% 100%
 1.00  3.25 5.50  7.75 10.00

$beta
        0%        25%        50%        75%       100%
 0.04978707 0.25160736  1.00000000 5.05366896 20.08553692

$logic
  0%  25% 50%  75% 100%
 0.0  0.0 0.5  1.0  1.0
#参数simplify=TRUE的情况
> sapply(x, quantile)
              beta logic
0%   1.00 0.04978707   0.0
25%   3.25 0.25160736   0.0
50%   5.50 1.00000000   0.5
75%   7.75 5.05366896   1.0
100% 10.00 20.08553692  1.0
  • 函数mapply:
函数mapply是函数sapply的变形版,mapply 将函数FUN 依次应用每一个参数的第一个元素、第二个元素、第三个元素上。函数mapply的使用格式如下:
mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL,SIMPLIFY = TRUE,USE.NAMES = TRUE)
其中参数MoreArgs表示函数FUN的参数列表。
示例代码:
> mapply(rep, times=1:4, x=4:1)
[[1]]
[1] 4

[[2]]
[1] 3 3

[[3]]
[1] 2 2 2

[[4]]
[1] 1 1 1 1

#直接使用函数rep的结果:
> rep(1:4,1:4)
 [1] 1 2 2 3 3 3 4 4 4 4
0 0
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