{"id":1865,"date":"2023-07-24T16:25:56","date_gmt":"2023-07-24T16:25:56","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-funktion-auf-jede-zeile-anwenden\/"},"modified":"2023-07-24T16:25:56","modified_gmt":"2023-07-24T16:25:56","slug":"r-funktion-auf-jede-zeile-anwenden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-funktion-auf-jede-zeile-anwenden\/","title":{"rendered":"So wenden sie eine funktion auf jede zeile einer matrix oder eines datenrahmens in r an"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die Funktion <strong>apply()<\/strong> verwenden, um eine Funktion auf jede Zeile einer Matrix oder eines Datenrahmens in R anzuwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>anwenden (X, MARGIN, FUN)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>X:<\/strong> Name der Matrix oder des Datenblocks.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>MARGIN:<\/strong> Dimension, f\u00fcr die die Operation ausgef\u00fchrt werden soll. Verwenden Sie 1 f\u00fcr Zeile, 2 f\u00fcr Spalte.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>SPASS:<\/strong> Die anzuwendende Funktion.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Beispiel 1: Wenden Sie eine Funktion auf jede Zeile der Matrix an<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben die folgende Matrix in R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create matrix\n<span style=\"color: #000000;\">mat &lt;- matrix(1:15, nrow= <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> )<\/span><\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view matrix\n<\/span>mast\n\n     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]\n[1,] 1 4 7 10 13\n[2,] 2 5 8 11 14\n[3,] 3 6 9 12 15\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit der Funktion <strong>apply()<\/strong> k\u00f6nnen wir verschiedene Funktionen auf die Zeilen der Matrix anwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find mean of each row\n<\/span><span style=\"color: #000000;\">apply(mat, 1, mean)\n\n[1] 7 8 9\n<\/span>\n<span style=\"color: #008080;\">#find sum of each row\n<\/span>apply(mat, 1, sum)\n\n[1] 35 40 45\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find standard deviation of each row<\/span>\napply(mat, 1, sd)\n\n[1] 4.743416 4.743416 4.743416\n\n<span style=\"color: #008080;\">#multiply the value in each row by 2 (using t() to transpose the results)<\/span>\nt(apply(mat, 1, <span style=\"color: #008000;\">function<\/span> (x) x * 2))\n\n     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]\n[1,] 2 8 14 20 26\n[2,] 4 10 16 22 28\n[3,] 6 12 18 24 30\n\n<span style=\"color: #008080;\">#normalize every row to 1 (using t() to transpose the results)\n<\/span>t(apply(mat, 1, <span style=\"color: #008000;\">function<\/span> (x) x \/ sum(x) ))\n\n           [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]\n[1,] 0.02857143 0.1142857 0.2 0.2857143 0.3714286\n[2,] 0.05000000 0.1250000 0.2 0.2750000 0.3500000\n[3,] 0.06666667 0.1333333 0.2 0.2666667 0.3333333<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass es schneller ist, die integrierten Funktionen <strong>rowMeans()<\/strong> oder <strong>rowSums()<\/strong> zu verwenden, wenn Sie den Durchschnitt oder die Summe jeder Zeile ermitteln m\u00f6chten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find mean of each row\n<\/span><span style=\"color: #000000;\">rowMeans(mat)\n\n[1] 7 8 9\n<\/span>\n<span style=\"color: #008080;\">#find sum of each row\n<\/span>rowSums(mat)\n\n[1] 35 40 45<\/strong><\/pre>\n<h3> <strong>Beispiel 2: Wenden Sie eine Funktion auf jede Zeile des Datenrahmens an<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben die folgende Matrix in R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame\n<span style=\"color: #000000;\">df &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (var1=1:3,\n                 var2=4:6,\n                 var3=7:9,\n                 var4=10:12,\n                 var5=13:15)<\/span><\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df\n\n  var1 var2 var3 var4 var5\n1 1 4 7 10 13\n2 2 5 8 11 14\n3 3 6 9 12 15\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit der Funktion <strong>apply()<\/strong> k\u00f6nnen wir verschiedene Funktionen auf die Zeilen des Datenrahmens anwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find mean of each row\n<\/span><span style=\"color: #000000;\">apply(df, 1, mean)\n\n[1] 7 8 9\n<\/span>\n<span style=\"color: #008080;\">#find sum of each row\n<\/span>apply(df, 1, sum)\n\n[1] 35 40 45\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find standard deviation of each row<\/span>\napply(df, 1, sd)\n\n[1] 4.743416 4.743416 4.743416\n\n<span style=\"color: #008080;\">#multiply the value in each row by 2 (using t() to transpose the results)<\/span>\nt(apply(df, 1, <span style=\"color: #008000;\">function<\/span> (x) x * 2))\n\n     var1 var2 var3 var4 var5\n[1,] 2 8 14 20 26\n[2,] 4 10 16 22 28\n[3,] 6 12 18 24 30\n\n<span style=\"color: #008080;\">#normalize every row to 1 (using t() to transpose the results)\n<\/span>t(apply(df, 1, <span style=\"color: #008000;\">function<\/span> (x) x \/ sum(x) ))\n\n           var1 var2 var3 var4 var5\n[1,] 0.02857143 0.1142857 0.2 0.2857143 0.3714286\n[2,] 0.05000000 0.1250000 0.2 0.2750000 0.3500000\n[3,] 0.06666667 0.1333333 0.2 0.2666667 0.3333333<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c4hnlich wie bei Matrizen ist es schneller, die integrierten Funktionen <strong>rowMeans()<\/strong> oder <strong>rowSums()<\/strong> zu verwenden, wenn Sie den Durchschnitt oder die Summe jeder Zeile ermitteln m\u00f6chten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find mean of each row\n<\/span><span style=\"color: #000000;\">rowMeans(df)\n\n[1] 7 8 9\n<\/span>\n<span style=\"color: #008080;\">#find sum of each row\n<\/span>rowSums(df)\n\n[1] 35 40 45<\/strong><\/pre>\n<h3> <strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/h3>\n<p> So rufen Sie Zeilennummern in R ab<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zahlen-wenn-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine Z\u00c4HLENWENN-Funktion in R aus<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/summe-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine SUMIF-Funktion in R aus<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die Funktion apply() verwenden, um eine Funktion auf jede Zeile einer Matrix oder eines Datenrahmens in R anzuwenden. 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