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