R の行列またはデータ フレームの各行に関数を適用する方法

apply()関数を使用すると、R の行列またはデータ フレームの各行に関数を適用できます。

この関数は次の基本構文を使用します。

適用 (X、マージン、FUN)

金：

• X:マトリックスまたはデータ ブロックの名前。
• MARGIN:操作を実行するディメンション。行には 1、列には 2 を使用します。
• FUN:適用する関数。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例 1: 行列の各行に関数を適用する

R に次の行列があるとします。

 #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

apply()関数を使用して、行列の行にさまざまな関数を適用できます。

 #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

各行の平均または合計を見つけたい場合は、組み込みのrowMeans()関数またはrowSums()関数を使用する方が高速であることに注意してください。

 #find mean of each row
rowMeans(mat)

[1] 7 8 9

#find sum of each row
rowSums(mat)

[1] 35 40 45

例 2: データ フレームの各行に関数を適用する

R に次の行列があるとします。

 #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

apply()関数を使用して、データ フレームの行にさまざまな関数を適用できます。

 #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

行列と同様に、各行の平均または合計を見つけたい場合は、組み込みのrowMeans()関数またはrowSums()関数を使用する方が高速です。

 #find mean of each row
rowMeans(df)

[1] 7 8 9

#find sum of each row
rowSums(df)

[1] 35 40 45

追加リソース

Rで行番号を取得する方法
RでCOUNTIF関数を実行する方法
RでSUMIF関数を実行する方法