`apply` 函数是 R 言语中的一个强壮东西,用于对矩阵、数据框或列表的行或列运用函数。它特别适用于需求一起对数据集的每个元素或子集履行相同操作的状况。`apply` 函数有多种形式,其间最常用的是 `apply`、`lapply`、`sapply`、`vapply` 和 `tapply`。
根本语法
`apply`
`X`: 一个数组或矩阵。 `MARGIN`: 运用于 `X` 的边沿,1 表明行,2 表明列。 `FUN`: 运用于 `X` 的函数。 `...`: 传递给 `FUN` 的其他参数。
示例
假定咱们有一个 3x3 的矩阵,咱们想要核算每一行的平均值。
```rmatrix_data 这将回来每一行的平均值。
`lapply`
`lapply` 函数用于对列表的每个元素运用函数,并回来一个列表。
```rlist_data `sapply`
`sapply` 函数与 `lapply` 相似,但它会测验简化成果,例如将列表转换为向量。
```rsapply```
`vapply`
`vapply` 函数与 `sapply` 相似,但它要求你指定回来值的数据类型,这能够防止潜在的过错。
```rvapplyqwe2```
`tapply`
`tapply` 函数用于对向量中的元素进行分组,并对每个组运用函数。
```rvector_data 这将对向量进行分组,每组包含三个元素,并核算每个组的总和。
`apply` 及其变体是 R 言语中处理数据的重要东西,它们能够协助你更高效地处理和剖析数据。
在R言语中,`apply()`函数是一个十分强壮的东西,它答运用户对矩阵或数组中的每一行或每一列运用一个函数。这个函数在数据剖析、核算建模和图形可视化等范畴有着广泛的运用。本文将具体介绍R言语的`apply()`函数,包含其根本用法、参数设置以及在实践运用中的示例。
在R言语中,`apply()`函数是根底包中的一个函数,它能够将一个函数运用于矩阵或数组的指定维度。这个函数的语法如下:
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
其间:
`X` 是要运用的矩阵或数组。
`MARGIN` 是一个整数向量,指定了函数运用到的维度。例如,`1` 表明运用于一列,`2` 表明运用于一行。
`FUN` 是要运用的函数。
`...` 表明其他可选参数。
下面是一个简略的比如,展现了怎么运用`apply()`函数核算矩阵的每一列的平均值:
library(stats)
data(mtcars)
mean_values
在这个比如中,咱们首要加载了`stats`包,然后运用`mtcars`数据集。`apply()`函数被用来核算每一列的平均值,其间`2`指定了函数运用于一列,`mean`是核算平均值的函数。
`MARGIN`:如前所述,指定了函数运用到的维度。
`FUN`:指定了要运用的函数。R言语内置了许多函数,如`mean`、`sum`、`max`、`min`等,也能够运用自定义函数。
`...`:其他可选参数,如`na.rm`(用于指定是否疏忽NA值)。
运用`apply()`进行矩阵的元素级操作:
apply(matrix, 1, function(x) x^2)
运用`apply()`进行矩阵的行或列操作,并回来成果矩阵:
apply(matrix, 2, function(x) x 2)
核算数据集的每一列的方差:
variance_values
核算数据集的每一行的和:
row_sums
对数据集的每一列运用自定义函数:
custom_function
`apply()`函数是R言语中一个十分强壮的东西,它能够协助用户轻松地对矩阵或数组进行操作。经过了解其根本用法和参数设置,用户能够更有效地进行数据剖析、核算建模和图形可视化。本文介绍了`apply()`函数的根本概念、用法和实践运用,期望对R言语用户有所协助。
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