如何将函数应用于 r 中矩阵或数据帧的每一行

您可以使用apply()函数将函数应用于 R 中矩阵或数据帧的每一行。

该函数使用以下基本语法：

应用（X、保证金、乐趣）

金子：

• X：矩阵或数据块的名称。
• MARGIN：执行操作的尺寸。使用 1 表示行，2 表示列。
• FUN：要应用的函数。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：对矩阵的每一行应用函数

假设我们在 R 中有以下矩阵：

 #create matrix
mat <- matrix(1:15, nrow= 3 )

#view matrix
mast

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 4 7 10 13
[2,] 2 5 8 11 14
[3,] 3 6 9 12 15

我们可以使用apply()函数将不同的函数应用于矩阵的行：

 #find mean of each row
apply(mat, 1, mean)

[1] 7 8 9

#find sum of each row
apply(mat, 1, sum)

[1] 35 40 45

#find standard deviation of each row
apply(mat, 1, sd)

[1] 4.743416 4.743416 4.743416

#multiply the value in each row by 2 (using t() to transpose the results)
t(apply(mat, 1, function (x) x * 2))

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 2 8 14 20 26
[2,] 4 10 16 22 28
[3,] 6 12 18 24 30

#normalize every row to 1 (using t() to transpose the results)
t(apply(mat, 1, function (x) x / sum(x) ))

           [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0.02857143 0.1142857 0.2 0.2857143 0.3714286
[2,] 0.05000000 0.1250000 0.2 0.2750000 0.3500000
[3,] 0.06666667 0.1333333 0.2 0.2666667 0.3333333

请注意，如果要查找每行的平均值或总和，使用内置rowMeans()或rowSums()函数会更快：

 #find mean of each row
rowMeans(mat)

[1] 7 8 9

#find sum of each row
rowSums(mat)

[1] 35 40 45

示例 2：将函数应用于数据框的每一行

假设我们在 R 中有以下矩阵：

 #create data frame
df <- data. frame (var1=1:3,
                 var2=4:6,
                 var3=7:9,
                 var4=10:12,
                 var5=13:15)

#view data frame
df

  var1 var2 var3 var4 var5
1 1 4 7 10 13
2 2 5 8 11 14
3 3 6 9 12 15

我们可以使用apply()函数将不同的函数应用于数据框的行：

 #find mean of each row
apply(df, 1, mean)

[1] 7 8 9

#find sum of each row
apply(df, 1, sum)

[1] 35 40 45

#find standard deviation of each row
apply(df, 1, sd)

[1] 4.743416 4.743416 4.743416

#multiply the value in each row by 2 (using t() to transpose the results)
t(apply(df, 1, function (x) x * 2))

     var1 var2 var3 var4 var5
[1,] 2 8 14 20 26
[2,] 4 10 16 22 28
[3,] 6 12 18 24 30

#normalize every row to 1 (using t() to transpose the results)
t(apply(df, 1, function (x) x / sum(x) ))

           var1 var2 var3 var4 var5
[1,] 0.02857143 0.1142857 0.2 0.2857143 0.3714286
[2,] 0.05000000 0.1250000 0.2 0.2750000 0.3500000
[3,] 0.06666667 0.1333333 0.2 0.2666667 0.3333333

与矩阵类似，如果您想求每行的平均值或总和，使用内置的rowMeans()或rowSums()函数会更快：

 #find mean of each row
rowMeans(df)

[1] 7 8 9

#find sum of each row
rowSums(df)

[1] 35 40 45

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