
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 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25