learning R with lapply and sapply（不懂）

最新推荐文章于 2025-05-06 10:35:40 发布
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  在这节中，我们将学习lapply()和sapply()两个作为循环功能中最重要的两个函数。它以及其他相关的vapply(),tapply()提供了一个方便的手段去执行数据分析中的“Split-Apply-Combine”

   将资料组放在一个叫flags的变量中，更多的信息可以在http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Flags中找到。我们可以用head(flags)来看这个内置数据集的前6行，可以用dim(flags)来查看这个集的维数和大小。

 

作为任何数据集，我们想知道变量存储的形式，即每种变量的类型是怎么样的，我们可以用class(flags).通过这种方式，我们可以看出整个数据集是以data.frame的形式来进行存储的，但是我们并不知道每种变量他们各自的存储形式。如果想知道，我们需要单独

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R函数之：apply、lapply、sapply、tapply R语言
TechInk的博客
08-25 615
通过使用apply、lapply、sapply和tapply函数，你可以更加高效地处理数据和向量，减少了编写循环的复杂性，提高了代码的可读性和可维护性。lapply函数可以应用于列表中的每个元素，并返回一个新的列表，其中包含应用函数后的结果。其中，X是一个矩阵或数组，MARGIN指定了应用函数的维度（1表示行，2表示列），FUN是要应用的函数。apply函数是一个非常强大的函数，它可以在矩阵或数组的行或列上执行指定的操作。其中，X是一个向量，INDEX是一个因子，FUN是要应用的函数。
使用sapply函数计算数据框中多个数据列的均值（R语言）
CyberGenius的博客
08-29 1445
然后，我们使用sapply函数对数据框df中的每一列应用mean函数，计算每一列的均值。当我们需要对数据框中的多个列进行相同的操作时，可以使用sapply函数来简化代码，特别是在计算列均值等统计量时非常实用。通过使用sapply函数，我们可以方便地计算数据框中多个列的均值，避免了编写冗长的重复代码。sapply函数是R语言中的一个向量化函数，它可以对列表、向量或数据框的每个元素应用相同的函数，并返回一个结果向量或矩阵。在本例中，col1列的均值为3，col2列的均值为8，col3列的均值为13。
R语言swirl教程（R Programming）10——lapply and sapply
weixin_42118755的博客
06-16 1578
R语言swirl教程10——lapply and sapply | In this lesson, you’ll learn how to use lapply() and sapply(), the two most important members of R’s *apply family of functions, also known as loop functions. | These powerful functions, along with their close relatives (v
R Learning-swirl-lapply and sapply
lujian_life的博客
08-13 972
head(flags) 取flags数据集的前六行记录 dim(flags) 调取flags数据集的行数与列数 calss(flags) 识别flags数据集的格式format [1] “data.frame” cls_list <- lapply(flags,class) 以list的形式呈现每个字段的属性 cls_list $
swirl 10: lapply and sapply
github_30331909的博客
08-13 685
These powerful functions, along with their close relatives (vapply() and tapply(), among others) offer a concise and convenient means of implementing the Split-Apply-Combine strategy for data analysi
learning R with swirl-vapply and tapply（不懂）
revivre的博客
10-26 415
上一章，我们学了apply家族里比较基础的两个函数：lapply()和sapply()。它们都是以一个列表作为输入，对列表中的每个元素采取某种函数操作。然后合并并返回结果。lapply()结果返回一个列表，而sapply()尝试简化这个列表。
R中的apply、lapply和sapply
I am not a quitter.
03-04 3350
apply函数形式为apply(X, MARGIN, FUN, …)，其中MARGIN = 1 表示第一维（行）运算，= 2 表示第一维（列）运算。= n表示第n维。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。 x <- matrix(rnorm(200), 20, 10) apply(x, 2, mean)
R语言apply、lapply、sapply、tspply函数
01-07
R语言apply、lapply、sapply、tspply函数 在描述性统计量方面，R语言提供了数不胜数的选择，这里主要讲apply、lapply、sapply、tspply函数的用法和区别。这四者的基本用法非常相似，都是对的行或者列执行同样的运算...
【R语言】【3】apply,tapply,lapply,sapply,mapply与par函数相关参数
痛苦的时候装出幸福相，这不是那么难做到的事
07-30 1219
R语言绘图虽然看着简洁，但是函数参数实在是太多了——虽然学了4天，但是像是学了一周，其实我目前目的是画好看的图，那么如果有绘图模板就好了。由于买的书中的函数调用太多简洁，df$SOD等变量数据不知从何而来，所以要自己积累模板了。这里存在一些问题，虽然学了知识就算忘了也有印象，但是忘的太多又要重学！比如几个月或是几年才捡起来，用几次的matlab，每次都要重敲一两天的语法代码和绘图代码，才能找到感觉……...
[R]高級結構指令(lapply, sapply和apply)的用法
分享实用工具、好书阅读、教育学习与思维概念等等多元化的主题。
06-21 4001
基本的程序語言都具備基本的控制結構指令，如if...else和for...loop，一般可做為操作向量數據的輔助工具。然而，當用於大數據的平行處理作業，切換為矩陣操作就顯得相當重要，R語言中的高級數據結構指令即具備平行處理大數據的功能。 lapply: 輸入資料結構為一個列表(list)和一個自訂函數(fun)，即可對列表中的數據進行平行計算和求值，輸出資料結構為一個列表(list)。以一個列表(data1)和平均值函數(mean)作為範例，如下。 #data data1<-list(num=c
学习笔记(73):R语言入门基础-sapply函数
随缘更新
06-12 5174
本课程旨在帮助学习者快速入门R语言： 课程系统详细地介绍了使用R语言进行数据处理的基本思路和方法。 课程能够帮助初学者快速入门数据处理。 课程通过大量的案例详细地介绍了如何使用R语言进行数据分析和处理 课程操作实际案例教学，通过编写代码演示R语言的基本使用方法和技巧 ...
R语言中apply和sapply函数
rodjin的博客
03-12 1万+
apply函数和sapply的功能 apply功能 Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. apply函数经常用于计算矩阵中行或列的均值，使用方法如下。 a <- matrix(1:9,nrow=3) ##生成3 ...
apply、sapply、lapply函数
2302_80012625的博客
11-18 603
apply()：适用于矩阵或数据框，按行或按列操作，返回向量或矩阵。lapply()：适用于列表或数据框，返回一个列表，即使函数结果是向量。sapply()：适用于向量或列表，返回一个简化的对象（向量或矩阵），如果可能的话。数据框data.frame）和列表list）使用lapply()，因为它们的每一列或元素可以是不同的数据类型。向量使用sapply()，因为我们通常希望返回一个简化的结果。矩阵（或二维数据）使用apply()，因为它提供了对行或列的操作能力。
R的遍历函数之lapply、sapply、apply、tapply函数
最新发布
DAT｜R科学与人工智能
05-06 1012
在R语言中，除了使用循环的方式来操作数据外，我们还可以使用更简洁和高效的遍历函数。这些函数可以帮助我们对数据进行各种操作，避免了显式的循环语句，使代码更加简洁和易读。以下是几种常用的遍历函数及其应用示例。
R语言笔记7：认识循环函数、lapply和sapply
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刘永鑫的博客——宏基因组公众号
05-02 2万+
R语言基础系列：你知道R中的赋值符号箭头(<-)和等号（=）的区别吗？1数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框）2读写数据所需的主要函数、与外部环境交互3数据筛选——提取对象的...
R语言的apply、lapply、sapply、tapply函数总结
王斯的博客
12-07 8212
apply() 解释 apply()以数据帧或矩阵作为输入，并以向量、列表或数组的形式给出输出。apply()函数主要用于避免显式使用循环结构。它是所有集合中最基本的，可以在母体上使用。 语法 apply(X, MARGIN, FUN) x ：数组或矩阵 MARGIN：取1到2之间的值或范围来定义在何处应用函数 MARGIN=1` ：操作是对行执行的（横着） MARGIN=2` ：操作是在列上执行的（竖着） MARGIN=c(1,2)`：操作是对行和列执行的 FUN ：告诉应用哪个函数。构建的函数如mea
lapply、tapply、mapply的区别
snackpdd的博客
10-15 450
总结：lapply用于对列表中的每个元素应用相同的函数，返回一个列表；tapply用于对向量按照因子进行分组，并对每个组应用相同的函数，返回一个结果矩阵或数组；mapply用于对多个向量中的对应元素应用相同的函数，返回一个结果向量。：tapply函数用于对向量按照指定的因子进行分组，并对每个组应用相同的函数。：mapply函数用于对多个向量（或列表）中的对应元素应用相同的函数。它返回一个结果向量，其中每个元素是对应元素经过函数处理后的结果。：lapply函数用于对列表（或向量）中的每个元素应用相同的函数。
ISLR学习笔记（1）统计学习简介
weixin_30419799的博客
03-28 400
前言 ISLR，全称为An Introduction to Statistical Learning with Applications in R,算是the Elements of Statistical Learning的基础版，里面公式推导并不多，主要是讲解统计学习中的一些常用方法，以及相关方法在R语言上的应用。ISLR学习参考答案ISLR答案 第二章理解 第二章主要是简单的介绍了书的...
r语言 lapply 和sapply
09-18
lapply()和sapply()是R语言中常用的两个函数，它们都用于对向量或对象中的每个元素应用一个函数。 lapply()函数接受两个参数，第一个参数是一个向量或对象，第二个参数是一个应用于该向量或对象中每个元素的函数。...
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