Руководство по apply(), lapply(), sapply() и tapply() в R

В этом руководстве объясняются различия между встроенными функциями R apply() , sapply() , lapply() и tapply() , а также примеры того, когда и как использовать каждую функцию.

подать заявление()

Используйте функцию apply() , если вы хотите применить функцию к строкам или столбцам матрицы или фрейма данных.

Основной синтаксис функции apply() следующий:

применить(X, MARGIN, FUN)

• X — имя матрицы или фрейма данных
• MARGIN указывает, в каком измерении выполнять операцию (1 = строка, 2 = столбец).
• FUN — это конкретная операция, которую вы хотите выполнить (например, минимум, максимум, сумма, среднее и т. д.).

Следующий код иллюстрирует несколько примеров применения apply() в действии.

#create a data frame with three columns and five rows
data <- data.frame(a = c(1, 3, 7, 12, 9),
 b = c(4, 4, 6, 7, 8),
 c = c(14, 15, 11, 10, 6))
data

# a b c
#1 1 4 14
#2 3 4 15
#3 7 6 11
#4 12 7 10
#5 9 8 6

#find the sum of each row
apply(data, 1, sum)

#[1] 19 22 24 29 23

#find the sum of each column
apply(data, 2, sum)

# a b c 
#32 29 56 

#find the mean of each row
apply(data, 1, mean)

#[1] 6.333333 7.333333 8.000000 9.666667 7.666667

#find the mean of each column, rounded to one decimal place
round(apply(data, 2, mean), 1)

#  a b c 
#6.4 5.8 11.2 

#find the standard deviation of each row
apply(data, 1, sd)

#[1] 6.806859 6.658328 2.645751 2.516611 1.527525

#find the standard deviation of each column
apply(data, 2, sd)

# a b c 
#4.449719 1.788854 3.563706

лапли()

Используйте функцию lapply() , когда вы хотите применить функцию к каждому элементу списка, вектора или фрейма данных и получить в результате список.

Основной синтаксис функции lapply() следующий:

сладенький(X, FUN)

• X — имя списка, вектора или фрейма данных.
• FUN - это конкретная операция, которую вы хотите выполнить

Следующий код иллюстрирует несколько примеров использования lapply() для столбцов фрейма данных.

#create a data frame with three columns and five rows
data <- data.frame(a = c(1, 3, 7, 12, 9),
 b = c(4, 4, 6, 7, 8),
 c = c(14, 15, 11, 10, 6))
data

# a b c
#1 1 4 14
#2 3 4 15
#3 7 6 11
#4 12 7 10
#5 9 8 6

#find mean of each column and return results as a list
lapply(data, mean)

# $a
# [1] 6.4
#
# $b
# [1] 5.8
#
# $c
# [1] 11.2

#multiply values in each column by 2 and return results as a list
lapply(data, function(data) data\*2)

# $a
# [1] 2 6 14 24 18
#
# $b
# [1] 8 8 12 14 16
#
# $c
# [1] 28 30 22 20 12

Мы также можем использовать lapply() для выполнения операций над списками. В следующих примерах показано, как это сделать.

#create a list
x <- list(a=1, b=1:5, c=1:10) 
x

# $a
# [1] 1
#
# $b
# [1] 1 2 3 4 5
#
# $c
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

#find the sum of each element in the list
lapply(x, sum)

# $a
# [1] 1
#
# $b
# [1] 15
#
# $c
# [1] 55

#find the mean of each element in the list
lapply(x, mean)

# $a
# [1] 1
#
# $b
# [1] 3
#
# $c
# [1] 5.5

#multiply values of each element by 5 and return results as a list
lapply(x, function(x) x\*5)

# $a
# [1] 5
#
# $b
# [1] 5 10 15 20 25
#
# $c
# [1] 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

сочный ()

Используйте функцию sapply() , когда вы хотите применить функцию к каждому элементу списка, вектора или фрейма данных и в результате получить вектор вместо списка.

Основной синтаксис функции sapply() следующий:

сочный (X, FUN)

• X — имя списка, вектора или фрейма данных.
• FUN - это конкретная операция, которую вы хотите выполнить

Следующий код иллюстрирует несколько примеров использования sapply() для столбцов фрейма данных.

#create a data frame with three columns and five rows
data <- data.frame(a = c(1, 3, 7, 12, 9),
 b = c(4, 4, 6, 7, 8),
 c = c(14, 15, 11, 10, 6))
data

# a b c
#1 1 4 14
#2 3 4 15
#3 7 6 11
#4 12 7 10
#5 9 8 6

#find mean of each column and return results as a vector
sapply(data, mean)

# a b c 
#6.4 5.8 11.2 

#multiply values in each column by 2 and return results as a matrix
sapply(data, function(data) data\*2)

# a b c
#[1,] 2 8 28
#[2,] 6 8 30
#[3,] 14 12 22
#[4,] 24 14 20
#[5,] 18 16 12

Мы также можем использовать sapply() для выполнения операций над списками. В следующих примерах показано, как это сделать.

#create a list
x <- list(a=1, b=1:5, c=1:10) 
x

# $a
# [1] 1
#
# $b
# [1] 1 2 3 4 5
#
# $c
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

#find the sum of each element in the list
sapply(x, sum)

# a b c 
# 1 15 55 

#find the mean of each element in the list
sapply(x, mean)

# a b c 
#1.0 3.0 5.5

постукивать()

Используйте функцию tapply() , когда вы хотите применить функцию к подмножествам вектора, и подмножества определяются каким-либо другим вектором, обычно фактором.

Основной синтаксис функции tapply() следующий:

постукивать(X, ИНДЕКС, ВЕСЕЛЬЕ)

• X — имя объекта, обычно вектор
• ИНДЕКС — это список из одного или нескольких факторов
• FUN - это конкретная операция, которую вы хотите выполнить

Следующий код иллюстрирует пример использования tapply() для встроенного набора данных R iris .

#view first six lines of *iris* dataset
head(iris)

# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

#find the max Sepal.Length of each of the three Species
tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, max)

#setosa versicolor virginica 
# 5.8 7.0 7.9 

#find the mean Sepal.Width of each of the three Species
tapply(iris$Sepal.Width, iris$Species, mean)

# setosa versicolor virginica 
# 3.428 2.770 2.974 

#find the minimum Petal.Width of each of the three Species
tapply(iris$Petal.Width, iris$Species, min)

#  setosa versicolor virginica 
# 0.1 1.0 1.4