R语言apply()函数

apply()函数是一种很强大的机制。apply()可把函数应用到数组的某个维度上

其函数的的一般格式为:

apply(x, MARGIN, FUN, ...)
其中,x为数据对象,MARGIN是维度的下标,FUN是由你指定的函 数,而...则包括了任何想传递给FUN的参数。在矩阵或数据框 中,MARGIN=1表示行,MARGIN=2表示列。请看以下例子。 

#求矩阵每一行或者每一列的均值,可以使用apply()函数
mydata<-matrix(rnorm(30),nrow=6)#生成服从正态分布的数据
mydata
apply(mydata,1,mean)#求矩阵行均值
apply(mydata,2,mean)#求矩阵列均值
apply(mydata,2,mean,trim=0.2)#忽略最高和最低20%的数据
##
apply(mydata,1,sum)#求矩阵行和
apply(mydata,2,sum)#求矩阵列和
 


 

在R语言中,apply函数是一个非常有用的函数,它可以对矩阵、数组、列表等数据结构进行操作,并返回结果。apply函数有几个不同的变体,包括sapply函数。 sapply函数与lapply函数类似,都是将指定的函数应用于列表、向量、表达式等,并以向量或矩阵的形式返回结果。\[2\]与lapply函数不同的是,sapply函数会尝试将结果转换为更简单的数据结构,例如向量或矩阵。如果函数的返回值是一个向量,则sapply函数返回一个包含这些值的向量。如果函数的返回值是一个大于1的向量,则sapply函数会返回一个矩阵。\[1\] 例如,我们可以使用sapply函数对iris数据集的前四列进行操作,判断每个元素是否大于3,并返回一个矩阵。代码如下: x <- sapply(iris\[,1:4\], function(x) {x > 3}) class(x) 这段代码将返回一个逻辑矩阵,其中的每个元素表示对应位置的值是否大于3。\[1\] 除了sapply函数,还有其他类似的函数,如lapply函数和vapply函数,它们也可以对列表、向量等进行操作,并返回结果。\[3\]这些函数在R语言中非常常用,可以帮助我们快速处理数据和进行统计分析。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [R语言apply系列函数](https://blog.youkuaiyun.com/ouyangk1026/article/details/122535256)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [R语言:常用apply函数apply,tapply,sapply,lapply)用法介绍](https://blog.youkuaiyun.com/qq_43407763/article/details/91652918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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