R တွင် apply(), lapply(), sapply() နှင့် tapply() တို့ဖြစ်သည်။

ဤသင်ခန်းစာတွင် ထည့်သွင်းထားသော R လုပ်ဆောင်ချက်များသည် apply() ၊ sapply() ၊ lapply() နှင့် tapply() တို့၏ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို မည်သည့်အချိန်နှင့် အသုံးပြုရပုံ နမူနာများနှင့်အတူ ရှင်းပြထားသည်။

လျှောက်ထား()

မက်ထရစ် သို့မဟုတ် ဒေတာဘောင်၏ အတန်းများ သို့မဟုတ် ကော်လံများတွင် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို အသုံးချလိုသောအခါတွင် apply() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါ။

apply() function ၏ အခြေခံ syntax မှာ-

လျှောက်ထားပါ (X၊ MARGIN၊ FUN)

• X သည် array သို့မဟုတ် data block ၏ အမည်ဖြစ်သည်။
• MARGIN သည် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် မည်သည့်အတိုင်းအတာကို ဖော်ပြသည် (1 = အတန်း၊ 2 = ကော်လံ)
• FUN သည် သင်လုပ်ဆောင်လိုသော သီးခြားလုပ်ဆောင်မှု (ဥပမာ- min၊ max၊ sum၊ average စသည်)

အောက်ပါကုဒ်သည် လုပ်ဆောင်မှုတွင် apply() ၏ နမူနာများစွာကို ပြသထားသည်။

 #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 

လျှောက်ထား()

စာရင်းတစ်ခု၊ vector သို့မဟုတ် ဒေတာဘောင်တစ်ခုစီ၏ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီတွင် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို အသုံးချလိုသည့်အခါ lapply() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါ။

lapply() function ၏ အခြေခံ syntax မှာ-

လက်ဆွဲ(X၊ ပျော်စရာ)

• X သည် စာရင်း၊ ကွက်လပ် သို့မဟုတ် ဒေတာဘောင်၏ အမည်ဖြစ်သည်။
• FUN သည် သင်လုပ်ဆောင်လိုသော သီးခြားလုပ်ဆောင်မှုဖြစ်သည်။

အောက်ပါကုဒ်သည် ဒေတာဘောင်ရှိ ကော်လံများပေါ်တွင် lapply() ကို အသုံးပြုခြင်း၏ နမူနာများစွာကို သရုပ်ပြသည်။

 #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

စာရင်းများတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် lapply() ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အောက်ပါနမူနာများက ၎င်းကိုပြုလုပ်ပုံကို ပြသထားသည်။

 #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

လျှောက်ထား()

စာရင်းတစ်ခု၊ vector သို့မဟုတ် ဒေတာဘောင်တစ်ခုစီ၏ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီတွင် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို အသုံးချလိုသောအခါတွင် sapply() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ စာရင်းတစ်ခုအစား vector တစ်ခုကို ရယူပါ။

sapply() function ၏ အခြေခံ syntax မှာ-

လျှောက်ထားပါ (X၊ FUN)

• X သည် စာရင်း၊ ကွက်လပ် သို့မဟုတ် ဒေတာဘောင်၏ အမည်ဖြစ်သည်။
• FUN သည် သင်လုပ်ဆောင်လိုသော သီးခြားလုပ်ဆောင်မှုဖြစ်သည်။

အောက်ပါကုဒ်သည် ဒေတာဘောင်ရှိ ကော်လံများပေါ်တွင် sapply() ကို အသုံးပြုခြင်း၏ နမူနာများစွာကို သရုပ်ပြသည်။

 #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

စာရင်းများတွင် လည်ပတ်လုပ်ဆောင်ရန် sapply() ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အောက်ပါနမူနာများက ၎င်းကိုပြုလုပ်ပုံကို ပြသထားသည်။

 #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

နှိပ်()

လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို vector တစ်ခု၏ အစုအဝေးသို့ အသုံးချလိုသည့်အခါတွင် tapply() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပြီး အပိုင်းခွဲများကို အခြား vector က သတ်မှတ်ပေးသည်၊ များသောအားဖြင့် အချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

tapply() လုပ်ဆောင်ချက်၏ အခြေခံ syntax မှာ-

နှိပ်ပါ (X၊ INDEX၊ FUN)

• X သည် အရာဝတ္တု၏အမည်ဖြစ်ပြီး များသောအားဖြင့် vector တစ်ခုဖြစ်သည်။
• INDEX သည် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသောအချက်များစာရင်းဖြစ်သည်။
• FUN သည် သင်လုပ်ဆောင်လိုသော သီးခြားလုပ်ဆောင်မှုဖြစ်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် မျက်ဝန်းတွင် ထည့်သွင်းထားသော R ဒေတာ အတွဲ တွင် tapply() ကို အသုံးပြုခြင်း၏ နမူနာကို ပြသသည်။

 #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