R中向量化运算apply族函数apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table等函数

最新推荐文章于 2025-03-22 10:16:38 发布
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分类专栏： R语言 文章标签： R语言 数据分析
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本文介绍了R语言中的向量化运算函数，包括apply、tapply、lapply、sapply、mapply以及table函数的使用。apply用于数组的行或列遍历计算，tapply实现分组统计，lapply遍历列表并返回列表，sapply简化lapply的输出，mapply处理多个变量的列表，而table函数则用于计算因子出现的频数。

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R语言提供了批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。
这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。

批量处理函数有很重要的apply族函数：lapply sapply apply tapply mapply。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，返回的是普通的向量。
  • 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group by 一样。

apply函数

（1）行或列遍历操作函数apply,实现对一个数组按行或者按列进行计算

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

参数: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：

 X: an array, including a matrix.

 MARGIN: 1：行操作； 2：列操作

 FUN:函数名

用apply可以很方便地按行列求和/平均，其结果与colMeans,colSums,rowMeans,rowSums是一样的。

ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)
ma
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    3    1    7
[2,]    2    4    6    8

apply(ma, c(1,2), sum)

    [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    3    1    7
[2,]    2    4    6    8

apply(ma, 1, sum)
[1] 12 20

apply(ma, 2, sum)
[1
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