R の apply()、lapply()、sapply()、tapply() のガイド

このチュートリアルでは、R の組み込み関数apply() 、 sapply() 、 lapply()、 tapply()の違いを、各関数の使用時期と使用方法の例とともに説明します。

適用する（）

行列またはデータ フレームの行または列に関数を適用する場合は、 apply()関数を使用します。

apply() 関数の基本構文は次のとおりです。

適用 (X、マージン、FUN)

• X は配列またはデータ ブロックの名前です
• MARGIN は、どの次元で操作を実行するかを示します (1 = 行、2 = 列)
• FUN は、実行したい特定の操作 (最小、最大、合計、平均など) です。

次のコードは、 apply()の動作例をいくつか示します。

 #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 

適用する（）

リスト、ベクトル、またはデータ フレームの各要素に関数を適用し、結果としてリストを取得する場合は、 lapply()関数を使用します。

lagply() 関数の基本構文は次のとおりです。

ラップリ(X、FUN)

• X はリスト、ベクトル、またはデータ フレームの名前です。
• FUN は実行したい特定の操作です

次のコードは、データ フレーム内の列でのlagply()の使用例をいくつか示します。

 #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

また、 lapply() を使用してリストに対する操作を実行することもできます。次の例は、これを行う方法を示しています。

 #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

適用する（）

リスト、ベクトル、またはデータ フレームの各要素に関数を適用して、リストの代わりにベクトルを取得する場合は、 sapply()関数を使用します。

sapply() 関数の基本構文は次のとおりです。

適用 (X、FUN)

• X はリスト、ベクトル、またはデータ フレームの名前です。
• FUN は実行したい特定の操作です

次のコードは、データ フレーム内の列でsapply()を使用する例をいくつか示します。

 #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

sapply() を使用してリストに対する操作を実行することもできます。次の例は、これを行う方法を示しています。

 #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

タップ()

ベクトルのサブセットに関数を適用する必要があり、そのサブセットが別のベクトル (通常は因子) によって定義されている場合は、tapply()関数を使用します。

Tapply() 関数の基本構文は次のとおりです。

タップ(X、INDEX、FUN)

• X はオブジェクトの名前で、通常はベクトルです。
• INDEX は 1 つ以上の要素のリストです
• FUN は実行したい特定の操作です

次のコードは、iris に埋め込まれた R データセットでTapply()を使用する例を示しています。

 #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