tapply 分组apply,sapply,

最新推荐文章于 2022-07-30 15:18:24 发布
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分类专栏： R语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/skyonefly/article/details/52589006
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 >

  1. tapply
  2. 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"
使用R语言的tapply函数进行数据分组统计
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08-28 1665
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，
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data+scenario+science+insight
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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）
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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
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柠檬的博客
08-03 2346
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
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