Una guida per apply(), lapply(), sapply() e tapply() in r
Questo tutorial spiega le differenze tra le funzioni R integrate apply() , sapply() , lapply() e tapply() insieme ad esempi di quando e come utilizzare ciascuna funzione.
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Utilizzare la funzione apply() quando si desidera applicare una funzione alle righe o alle colonne di una matrice o di un frame di dati.
La sintassi di base della funzione apply() è:
applicare (X, MARGINE, DIVERTIMENTO)
- X è il nome dell’array o del blocco dati
- MARGINE indica su quale dimensione eseguire un’operazione (1 = riga, 2 = colonna)
- FUN è l’operazione specifica che si desidera eseguire (es. min, max, somma, media, ecc.)
Il codice seguente mostra diversi esempi di apply() in azione.
#create a data frame with three columns and five rows data <- data.frame(a = c(1, 3, 7, 12, 9), b = c(4, 4, 6, 7, 8), c = c(14, 15, 11, 10, 6)) data #abc #1 1 4 14 #2 3 4 15 #3 7 6 11 #4 12 7 10 #5 9 8 6 #find the sum of each row apply(data, 1, sum) #[1] 19 22 24 29 23 #find the sum of each column apply(data, 2, sum) #abc #32 29 56 #find the mean of each row apply(data, 1, mean) #[1] 6.333333 7.333333 8.000000 9.666667 7.666667 #find the mean of each column, rounded to one decimal place round(apply(data, 2, mean), 1) #abc #6.4 5.8 11.2 #find the standard deviation of each row apply(data, 1, sd) #[1] 6.806859 6.658328 2.645751 2.516611 1.527525 #find the standard deviation of each column apply(data, 2, sd) #abc #4.449719 1.788854 3.563706
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Utilizza la funzione lapply() quando desideri applicare una funzione a ciascun elemento di una lista, vettore o frame di dati e ottenere come risultato una lista.
La sintassi di base della funzione lapply() è:
lapply(X, DIVERTIMENTO)
- X è il nome della lista, del vettore o del frame di dati
- FUN è l’operazione specifica che si desidera eseguire
Il codice seguente mostra diversi esempi di utilizzo di lapply() su colonne in un frame di dati.
#create a data frame with three columns and five rows data <- data.frame(a = c(1, 3, 7, 12, 9), b = c(4, 4, 6, 7, 8), c = c(14, 15, 11, 10, 6)) data #abc #1 1 4 14 #2 3 4 15 #3 7 6 11 #4 12 7 10 #5 9 8 6 #find mean of each column and return results as a list apply(data, mean) #$a # [1] 6.4 # # $b # [1] 5.8 # # $c # [1] 11.2 #multiply values in each column by 2 and return results as a list lapply(data, function(data) data*2) #$a # [1] 2 6 14 24 18 # # $b # [1] 8 8 12 14 16 # # $c # [1] 28 30 22 20 12
Possiamo anche usare lapply() per eseguire operazioni sulle liste. Gli esempi seguenti mostrano come eseguire questa operazione.
#create a list x <- list(a=1, b=1:5, c=1:10) x #$a # [1] 1 # # $b # [1] 1 2 3 4 5 # # $c # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 #find the sum of each element in the list lapply(x, sum) #$a # [1] 1 # # $b # [1] 15 # # $c #[1]55 #find the mean of each element in the list lapply(x, mean) #$a # [1] 1 # # $b # [1] 3 # # $c # [1] 5.5 #multiply values of each element by 5 and return results as a list lapply(x, function(x) x*5) #$a # [1] 5 # # $b # [1] 5 10 15 20 25 # # $c # [1] 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
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Utilizzare la funzione sapply() quando si desidera applicare una funzione a ciascun elemento di una lista, vettore o frame di dati e ottenere così un vettore invece di una lista.
La sintassi di base della funzione sapply() è:
applicare (X, DIVERTIMENTO)
- X è il nome della lista, del vettore o del frame di dati
- FUN è l’operazione specifica che si desidera eseguire
Il codice seguente mostra diversi esempi di utilizzo di sapply() su colonne in un frame di dati.
#create a data frame with three columns and five rows data <- data.frame(a = c(1, 3, 7, 12, 9), b = c(4, 4, 6, 7, 8), c = c(14, 15, 11, 10, 6)) data #abc #1 1 4 14 #2 3 4 15 #3 7 6 11 #4 12 7 10 #5 9 8 6 #find mean of each column and return results as a vector sapply(data, mean) #abc #6.4 5.8 11.2 #multiply values in each column by 2 and return results as a matrix sapply(data, function(data) data*2) #abc #[1,] 2 8 28 #[2,] 6 8 30 #[3,] 14 12 22 #[4,] 24 14 20 #[5,] 18 16 12
Possiamo anche usare sapply() per eseguire operazioni sulle liste. Gli esempi seguenti mostrano come eseguire questa operazione.
#create a list x <- list(a=1, b=1:5, c=1:10) x #$a # [1] 1 # # $b # [1] 1 2 3 4 5 # # $c # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 #find the sum of each element in the list sapply(x, sum) #abc #1 15 55 #find the mean of each element in the list sapply(x, mean) #abc #1.0 3.0 5.5
rubinetto()
Utilizzare la funzione tapply() quando si desidera applicare una funzione a sottoinsiemi di un vettore e i sottoinsiemi sono definiti da un altro vettore, solitamente un fattore.
La sintassi di base della funzione tapply() è:
tocca(X, INDICE, DIVERTIMENTO)
- X è il nome dell’oggetto, solitamente un vettore
- L’INDICE è un elenco di uno o più fattori
- FUN è l’operazione specifica che si desidera eseguire
Il codice seguente mostra un esempio di utilizzo di tapply() sul set di dati R incorporato in iris .
#view first six lines of iris dataset head(iris) # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species #1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa #2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa #3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa #4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa #6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa #find the max Sepal.Length of each of the three Species tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, max) #setosa versicolor virginica #5.8 7.0 7.9 #find the mean Sepal.Width of each of the three Species tapply(iris$Sepal.Width, iris$Species, mean) # setosa versicolor virginica # 3,428 2,770 2,974 #find the minimum Petal.Width of each of the three Species tapply(iris$Petal.Width, iris$Species, min) # setosa versicolor virginica #0.1 1.0 1.4