R语言学习之 apply家族的使用

理解R语言的lapply、vapply和sapply函数

apply 家族可以进行伪矢量化, 最简单最常用的是 lapply 是 list apply的缩写,参数是某个函数,将此函数作用于列表中的每一个元素上面,并返回另一个列表中

> prime_factors <- list(
+     two = 2,
+     three = 3,
+     four = c(2,2),
+     five = 5,
+     six = c(2,3),
+     seven = 7,
+     eight = c(2,2,2),
+     nine = c(3,3),
+     ten = c(2,5)
+ )
> head(prime_factors)
$two
[1] 2

$three
[1] 3

$four
[1] 2 2

$five
[1] 5

$six
[1] 2 3

$seven
[1] 7

> lapply(prime_factors,unique)
$two
[1] 2

$three
[1] 3

$four
[1] 2

$five
[1] 5

$six
[1] 2 3

$seven
[1] 7

$eight
[1] 2

$nine
[1] 3

$ten
[1] 2 5
还可以使用vapply函数 返回vector  第三个参数是其返回的模板

> vapply(prime_factors,length,numeric(1))
  two three  four  five   six seven eight  nine   ten 
    1     1     2     1     2     1     3     2     2 

还有一个sapply的使用 简化列表 不需要模板 ,简化到一个合适的数组或向量中

> sapply(prime_factors,unique)
$two
[1] 2

$three
[1] 3

$four
[1] 2

$five
[1] 5

$six
[1] 2 3

$seven
[1] 7

$eight
[1] 2

$nine
[1] 3

$ten
[1] 2 5

> 



### R语言中 `apply` 函数的使用方法 在R语言中,`apply` 是一种非常强大的工具,用于对矩阵、数组或多维数据结构的不同维度执行特定的操作。它允许用户避免显式的循环语句,从而提高代码效率和可读性。 #### 基本语法 `apply(X, MARGIN, FUN, ...)` 的基本参数说明如下: - **X**: 输入的数据对象,通常是矩阵或数组。 - **MARGIN**: 指定操作的维度。如果设置为1,则表示按行操作;如果是2,则表示按列操作;对于多维数组,还可以指定更高的维度。 - **FUN**: 要应用到每一行或每一列上的函数。 - **...**: 可选参数,传递给函数 `FUN` 的额外参数。 #### 示例教程 以下是一个简单的例子,展示如何使用 `apply` 计算矩阵每行或每列的平均值: ```r # 创建一个示例矩阵 mat <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, byrow = TRUE) # 打印原始矩阵 print(mat) # 对每列求均值 (MARGIN=2) col_means <- apply(mat, 2, mean) print(col_means) # 对每行求均值 (MARGIN=1) row_means <- apply(mat, 1, mean) print(row_means) ``` 上述代码创建了一个2×3的矩阵,并分别对其行和列进行了平均值计算[^1]。 #### 复杂场景下的应用 当需要处理更复杂的情况时,比如自定义逻辑运算或者组合多个统计指标,可以通过匿名函数完成。例如,在学生评分表上计算每位学生的总成绩: ```r # 构建一个模拟的学生分数数据框 df <- data.frame( Math = c(90, 85, 78), English = c(88, 92, 76), Science = c(95, 88, 80) ) # 使用apply函数计算每个学生的总分(MARGIN=1代表逐行操作) total_scores <- apply(df, 1, function(x) sum(x)) print(total_scores) ``` 这里展示了如何利用 `apply` 配合自定义函数来解决实际问题[^3]。 另外值得注意的是,虽然 `apply` 主要适用于矩阵和数组,但对于其他类型的输入也可以借助转换手段间接运用其功能[^5]。 #### 总结 综上所述,掌握好 `apply` 家族成员的特点及其适用范围有助于编写更加简洁高效的R脚本。无论是简单数值汇总还是复杂的业务逻辑实现都能找到合适的解决方案。
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