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2018-10-25   阅读量: 591

数据分析师 R语言

R里循环语句笔记分享(4)

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R语言中的循环函数(Grouping Function) R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法。

Apply

这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算。其格式是:

Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数)

对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算。下面举一个例子:

m<-matrix(1:6,2,3)

构建一个简单的2行3列的矩阵,内容为:

[,1] [,2] [,3]

[1,] 1 3 5

[2,] 2 4 6

如果我们要计算每一行的sum值,那么我们可以写为:apply(m,1,sum)[1] 9 12如果要计算每一列的mean值,那么改为:apply(m,2,mean)[1] 1.5 3.5 5.5假如某个值为NA,那么要忽略NA值,进行每一行的SUM怎么办呢?m[2,2]<-NA [,1] [,2] [,3]

[1,] 1 3 5

[2,] 2 NA 6

apply(m,1,sum)

[1] 9 NA 本身sum函数有一个参数na.rm,我们可以将这个参数带人到apply函数中,作为第4个参数:apply(m,1,sum,na.rm=TRUE)

[1] 9 8 需要注意的是如果是Data Frame,那么系统会将其转为Matrix,如果所有Column不是数字类型或者类型不一致,导致转换失败,那么apply是运算不出任何一列的结果的。Lapply

前面说到apply是对于matrix和array的,针对list,我们可以使用lapply函数。该函数接收list,返回的结果也是一个list。其调用如下:Apply(数据,运算函数,函数的参数)对于Data Frame来说,如果不同的列有不同的数据类型,不能转换成Matrix,但是却可以转换成List,然后使用lapply函数。我们建立一个学生名字,年龄和成绩的Data Frame,然后统计平均年龄和平均成绩,由于name列不是数值类型,所以无法算平均值,所以我们可以对非数值的数据只取count数量。这里就需要用到自定义函数。函数可以是匿名函数,也可以是之前定义好的函数,由于这里逻辑简单,我们可以用匿名函数解决。s<-data.frame(name=c("Devin","Edward","Lulu"),age=c(30,33,29),score=c(95,99,90))

name age score

1 Devin 30 95

2 Edward 33 99

3 Lulu 29 90

lapply(s,function(x){if(is.numeric(x)){mean(x)}else{length(x)}})

$name

[1] 3

$age

[1] 30.66667

$score

[1] 94.66667我们可以看到返回了一个List的结果,里面包含3个项,每个项是函数执行的结果。lapply返回的结果和传入的List的结构相同,传入多少个Item,返回的也是多少个Item。Sapply

Sapply函数和Lapply函数很类似,也是对List进行处理,只是在返回结果上,Sapply会根据结果的数据类型和结构,重新构建一个合理的数据类型返回。调用格式如下:Apply(数据,运算函数,函数的参数,simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)对于其中的simplify参数,就是指明是否对返回的结果集重新组织,如果为FALSE,那么就相当于lapply了。{if(is.numeric(x)){mean(x)}else{length(x)}})

name age score

3.00000 30.66667 94.66667

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