京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言apply族函数详解
在R语言中,apply系列函数的基本作用是对数组(array,可以是多维)或者列表(list)按照元素或元素构成的子集合进行迭代,并将当前元素或子集合作为参数调用某个指定函数。apply族函数分别有apply函数,tapply函数,lapply函数,mapply函数。每一个函数都有自己的特点,在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。apply族函数分别有apply函数,tapply函数,lapply函数,mapply函数。每一个函数都有自己的特点,在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。
1、 apply函数
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据,也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话,需要将数据类型转换成矩阵类型。
apply函数一般有三个参数,第一个参数代表矩阵对象,第二个参数代表要操作矩阵的维度,1表示对行进行处理,2表示对列进行处理。第三个参数就是处理数据的函数。apply会分别一行或一列处理该矩阵的数据。
[plain] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
a<-matrix(1:12,nrow=3)
a
#求每列的平均值
apply(a,2,mean)
其中a是一个3*4的矩阵,如下。运行结果为 2 5 8 11
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
[2,] 2 5 8 11
[3,] 3 6 9 12
我们也可以使用colMeans(),rowMeans( ),对矩阵的列和行分别求平均值,rowSums( ),colSums(),,对矩阵的列和行分别求和。
如过数据中NA,那么在求行列的平均值或和的时候,NA所在的行列的计算结果也没NA。
[plain] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
apply(a,1,mean,na.rm=TRUE)
这样的话,它会自动忽略NA,只计算其他不是NA的值。rowMeans( )中也可以添加na.rm=TRUE参数。效果相同。
[plain] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
#矩阵中添加了一个na
a[2,1]<-NA
#不计算NA存在的那一行或那一列
apply(a,1,mean)
这个时候矩阵为
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
[2,] NA 5 8 11
[3,] 3 6 9 12
结果为[1] 5.5 NA 7.5。如果代码写成下面这个样子
[plain] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
apply(a,1,mean,na.rm=TRUE)
结果为 5.5 8.0 7.5
2、lapply和sapply函数
lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据(vector/list)。lapply函数得到处理得到的数据类型是列表,而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外,其他方面基本完全一样。
3、tapply函数
它通常会有三个参数,第一个参数代表数据,第二个参数表示如何对数据进行分组操作,第三个参数指定每一个分组内应用什么函数。也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组,再在每一组数据内进行某种运算。
4、mapply函数
mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23