R语言基础（第四章Note）

第四章 操纵数据：重要函数的使用

目录

• 4-1 lapply
• 4-2 apply
• 4-3 mapply
• 4-4 tapply
• 4-5 split
• 4-6 排序
• 4-7 总结数据信息
• 4-8 小结

4-1 lapply

与循环处理有关的函数：R不仅有for/while循环语句，还有更强大的实现循环的”一句话“函数。此后我们还会介绍与排序有关的函数和总结数据信息函数。

• lapply的作用：可以循环处理列表中的每一个元素。
• lapply(参数)：lapply(列表，函数/函数名， 其他参数)
• lapply的返回值：总是返回一个列表。
• sapply：简化结果

1. 结果列表元素长度均为1时，返回向量
2. 结果列表长度相同且大于1时，返回矩阵

str()函数的使用：

lapply()函数使用举例：

使用自定义匿名函数对处理列表：

sapply和lapply函数的区别：

4-2 apply

apply：沿着数组的某一维度处理数据

• 例如：将函数用于矩阵的行或列
• 虽然与for/while循环的效率相似，但是只用一句话就可以完成

函数形式：

• apply(参数)： apply(数组，维度，函数/函数名)

对矩阵中的行或列求和或求平均：

apply()函数的复杂举例：

apply()函数的复杂举例2：

关于三维数组：

例如：apply(x, c(1, 2), mean)表示，在1， 2的两个维度上，沿着第三维求平均值。

4-3 mapply

关于mapply：

• lapply的多元版本
• mapply(参数)： mapply(函数/函数名，数据，函数相关的参数)

简化list的创建过程：

创建自定义函数：

在mapply()函数中使用自定义函数，处理数据：

4-4 tapply

关于tapply函数：

• 对向量的子集进行操作
• tapply(参数)：tapply(向量，因子/因子列表，函数/函数名)

创建因子：

在tapply中对数据元素进行操作：

4-5 split

关于split函数：

• 根据因子或者因子列表将向量或其他对象分组
• 通常与lapply函数一起使用
• split(参数)：split(向量/列表/数据框，因子/因子列表)

向量使用split函数，进行分组：

查看之前使用过的airquality数据集，并使用split函数按月份进行分组：

table函数的使用：

结合lapply函数，使用split函数;

使用sapply函数，简化lapply函数的输出结果：

4-6 排序

R中的排序：

• sort：对向量进行排序；返回排好序的内容
• order：返回排好序的内容的下标/可以有多个排序标准

对数据框进行sort排序：

使用order对数据框进行排序（默认为升序）：

使用order的多个排序标准排序：

4-7 总结数据信息

查看数据的开始或结尾：head()与tail()

对数据进行总结性了解的函数：summary()和str()

以表格的形式总结数据：table()

使用table总计两个变量：

其他的总结函数：any(), sum(), all()

总结函数的应用举例：Titanic

交叉表xtabs：

交叉表显示的“扁平化”：ftable(flat table)

统计数据的大小：object.size()与print()

4-8 小结

本章总结：

• “一句话”循环：lapply(sapply, split)/apply/mapply/tapply
• 排序：sort/order
• 总结数据信息：head/tail/summary/str/table/sum/all/xtabs/ftable/object.size