tapply 分组apply,sapply,

最新推荐文章于 2023-10-15 22:10:26 发布

亓了个葩

最新推荐文章于 2023-10-15 22:10:26 发布

阅读量1.3k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/skyonefly/article/details/52589006

R语言专栏收录该内容

22 篇文章

订阅专栏

本文介绍了如何使用R语言中的tapply函数对数据集进行分组求和及求平均值的操作。通过实例展示了如何根据不同的类别变量对数值变量进行统计汇总。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tapply
sapply

tapply

>head(iris)
>#下一句也可以写成tapply(iris$Sepal.Length, INDEX = list(iris$Species), FUN = sum)
> tapply(iris$Sepal.Length, list(iris$Species), sum)
    setosa versicolor  virginica 
     250.3      296.8      329.4

根据结果就可以看出 tapply 把iris$Sepal.Length 按照 iris$Species来分组求和啦
sum（即FUN = sum)是系统自己带的求和函数.
若 FUN = mean 则是每一组的平均值
INDEX要跟factor,iris$Species刚好是factor.通过class查看：

> class(iris)
[1] "data.frame"
> class(iris$Species)
[1] "factor"

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

亓了个葩

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

使用R语言的tapply函数进行数据分组统计

CoderExtra的博客

08-28

1664

在这种情况下，我们将分数列作为要计算统计量的数据列，将科目列作为分组变量，并使用mean函数作为应用于每个分组的函数。总而言之，tapply函数是R语言中一个非常有用的工具，可以用于对数据进行分组并计算指定数据列的统计量。在这个示例中，我们使用tapply函数根据科目变量对数据进行了分组，并计算了每个科目的平均分。我们想要计算每个科目的平均分，并按照科目进行分组。在R语言中，tapply函数是一个非常有用的工具，可以用于对数据进行分组并计算指定数据列的统计量。表示你要计算统计量的数据列，

R语言按组聚合求和实战（sum a variable by group）:使用aggregate函数按组聚合求和、使用tapply函数按组聚合求和、按组聚合求和（使用dplyr包）

data+scenario+science+insight

10-28

1351

R语言按组聚合求和实战（sum a variable by group）:使用aggregate函数按组聚合求和、使用tapply函数按组聚合求和、按组聚合求和（使用dplyr包）目录 R语言按组聚合求和实战（sum a variable by group）:使用aggregate函数按组聚合求和、使用tapply函数按组聚合求和、按组聚合求和（使用dplyr包） #仿真数据 #使用aggregate函数按组聚合求和 #使用tapply函数按组聚合求和 #按组聚合求和（使用dplyr包）

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

apply, tapply, sapply, lapply, mapply, table等用法

革命小子的专栏

05-18

1885

apply tapply lapply与sapply mapplyapply 使用格式为： apply(X, MARGIN, FUN, …) 其中X为一个数组或者矩阵；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 <- cbind(x1 = 3, x2 = c(4:1, 2:5)) dimnames

R语言apply家族函数（apply/tapply/sapply/lapply）使用--别写循环了！

柠檬的博客

08-03

2345

apply家族函数的使用对数据集进行操作的时候，我们经常需要写循环操作，比如对于矩阵的每一列计算它的平均值等等，而R语言的向量化操作可以节省非常多循环的代码。所以说在R语言里面，当你要写循环的时候，一定要对自己先说三遍，不写循环！不写循环！不写循环！因为apply()函数就是代替循环写法的一系列非常好用的函数，各式各样批量化的操作都不在话下。之前写过的dplyr包完整指南也是批量操作的一个神器。不过对于普通数据集apply系列的家庭成员们已经完全可以搞定了~下面举例说一下函数的具体用法 1.apply a

学习笔记(51):R语言入门基础-tapply函数

随缘更新

06-06

7773

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中的高效批量处理函数（lapply sapply apply tapply mapply）

热门推荐

wa2003的博客

05-21

5万+

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。

【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

1213

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

Ego_Bai的博客

06-27

1978

R语言 apply家族函数的使用技巧

qq_43142967的博客

04-13

2071

使用R做数据处理时，基本不需要用循环，而且效率特别低，所以就衍生出来apply族函数代替循环计算。 apply的家族函数，包括apply, sapply, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等。我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。下面将分别介绍这8个函数的定义和使用方法 1、apply apply函数是最常用的代替for...

构建函数function及apply的应用_R

Monique_Wu的博客

07-19

1875

Apply族参数及如何构建函数 Apply族参数及如何构建函数 Apply族函数表格展示apply函数的异同 function函数的定义 Apply族函数包括apply(), tapply(), lapply(), mapply()等；apply系列函数基本作用是对数组array或列表按照元素或元素构成的子集合进行迭代，并将当前元素或子集作...

R语言中的apply()，lapply()，sapply()，tapply()函数以及示例

weixin_42683052的博客

04-28

9497

apply()将数据框或矩阵作为输入，并以矢量，列表或数组形式输出。apply()函数主要用于避免重复使用循环结构。它是所有可以在矩阵上使用的最基本的集合。最简单的示例是对所有列求和。代码apply（m1，2，sum）将sum函数应用于矩阵5x6，并返回数据集中可访问的每一列的总和。 m1 <- matrix(C<-(1:10),nrow=5, ncol=6) 5行6列，默认按列排序 m1 a_m1 <- apply(m1, 2, sum) # 对m1矩阵的列（MARGIN=2）求s

R中利用apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table等函数进行分组统计

Lawes的技术专栏

01-16

1876

原文链接 apply函数（对一个数组按行或者按列进行计算）：使用格式为： apply(X, MARGIN, FUN, ...) 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： > ma > ma [,1] [,2] [,3] [,4] [1,]

R语言-向量化操作（apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table等）

智慧与美貌并存

06-02

5万+

apply函数（对一个数组按行或者按列进行计算）：使用格式为： apply(X, MARGIN, FUN, ...) 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： > ma > ma [,1] [,2] [,3] [,4] [1,]

lapply、tapply、mapply的区别

snackpdd的博客

10-15

418

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。

R语言学习记录：apply、lapply、sapply、mapply、tapply函数

fancy_koi的博客

02-18

1万+

简介批量处理函数有很重要的apply族函数：lapply sapply apply tapply mapply。这些函数底层通过C实现，效率比手工遍历高效。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，

R语言的apply、lapply、sapply、tapply函数总结

王斯的博客

12-07

8154

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

R函数之：apply、lapply、sapply、tapply R语言

TechInk的博客

08-25

603

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。

tapply函数–R语言

m0_49300320的博客

11-25

1872

tapply函数–R语言 attach(mtcars) tapply(mpg,cyl,mean) 4 6 8 26.66364 19.74286 15.10000 由： table(cyl) cyl 4 6 8 11 7 14 可以看出，tapple是以mpg按cyl来应用mean函数具体 mean(mpg[cyl==4]) [1] 26.66364 mean(mpg[cyl==6]) [1] 19.74286 mean(mpg[cyl==8]) [1]

R语言入门基础

06-01

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

apply, sapply, lapply

最新发布

03-16

<think>好的，我现在需要回答用户关于R语言中apply、sapply和lapply函数的区别及使用场景的问题。首先，我得回忆一下这些函数的基本用法和区别。根据用户提供的引用内容，特别是引用[2]和引用[3]，apply主要用于数组或矩阵的行或列操作，而lapply和sapply处理列表或向量，其中sapply会简化输出结果。接下来，我需要确定如何组织这些信息。用户要求结构清晰，逐步解决问题，所以可能需要先分别介绍每个函数，再比较它们的区别，最后给出使用场景的例子。同时，用户提到要生成相关问题，这部分需要放在最后。然后，检查每个函数的语法和示例是否正确。比如，apply函数的使用示例是否正确，比如行列标准化。根据引用[1]，apply的一个常见用途是行列标准化，所以需要确保示例代码正确。例如，使用apply(data, 1, function(x) (x - mean(x))/sd(x))来计算行的标准化，而列的标准化则是margin为2。对于lapply，它返回列表，所以例子应该展示如何对列表中的每个元素进行操作，比如计算每个元素的平方根。而sapply则会根据结果简化成向量或矩阵，比如计算均值后返回向量。引用[3]中的例子是正确的，sapply(x, mean)会返回向量。需要确保每个函数的特点都讲清楚，比如apply适用于数组，lapply处理列表返回列表，sapply简化结果。同时，结合用户提供的引用内容，引用[4]提到函数返回值放在列表里，所以lapply的输出符合这一结构。最后，生成的相关问题需要与主题相关，比如询问性能差异、如何处理更复杂的数据结构，或者替代函数如mapply的用法。确保问题覆盖用户可能感兴趣的扩展内容。现在，我需要将这些思考整理成一个结构化的回答，确保每个部分都有对应的引用支持，并且语法正确，特别是数学表达式使用$...$格式，独立公式用$$...$$。不过，当前问题主要涉及代码示例，可能数学公式较少，但如果有的话需要正确应用格式。总结步骤： 1. 分别介绍apply、lapply、sapply的基本用法。 2. 对比三者的区别，强调输入和输出结构。 3. 提供具体的使用场景示例。 4. 引用对应的参考资料。 5. 生成相关问题。</think>### R语言中apply系列函数的区别与用法 #### 1. **`apply()`函数** - **用途**：主要用于数组或矩阵的行或列操作，通过指定`MARGIN`参数（1为行，2为列）对数据逐行或逐列计算。 - **语法**： ```R apply(X, MARGIN, FUN, ...) ``` - **示例**： ```R # 对矩阵的行计算均值 data <- matrix(1:9, nrow=3) apply(data, 1, mean) # 输出：2 5 8 [^2] # 对列进行标准化 apply(data, 2, function(x) (x - mean(x))/sd(x)) [^1] ``` - **特点**：输入需为多维数据结构（如矩阵），输出类型取决于函数`FUN`的结果。 #### 2. **`lapply()`函数** - **用途**：对列表或向量中的每个元素应用函数，**始终返回列表**。 - **语法**： ```R lapply(X, FUN, ...) ``` - **示例**： ```R # 对列表中的每个元素计算平方根 x <- list(a=1:3, b=4:6) lapply(x, sqrt) # 输出：列表，每个元素为对应平方根 [^4] ``` - **特点**：输入为列表或向量，输出为列表，适合需要保留结果结构的场景。 #### 3. **`sapply()`函数** - **用途**：与`lapply()`类似，但尝试将结果简化为向量或矩阵。 - **语法**： ```R sapply(X, FUN, ..., simplify=TRUE) ``` - **示例**： ```R # 对列表中的每个元素计算均值（结果简化为向量） x <- list(a=1:3, b=4:6) sapply(x, mean) # 输出：向量c(2,5) [^3] ``` - **特点**：若所有结果长度相同且大于1，返回矩阵；若长度为1，返回向量。 #### 对比总结 | 函数 | 输入结构 | 输出结构 | 适用场景 | |----------|----------------|----------------|------------------------------| | `apply` | 矩阵/数组 | 向量/矩阵 | 行列聚合操作（如标准化） | | `lapply` | 列表/向量 | 列表 | 保留结果结构的逐元素计算| | `sapply` | 列表/向量 | 向量/矩阵/列表 | 简化结果的逐元素计算 | #### 使用场景示例 - **`apply`**：数据标准化、行列汇总统计。 - **`lapply`**：批量读取文件后处理，返回结构化结果。 - **`sapply`**：快速获取统计值（如均值、方差），简化输出。