R中利用apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table等函數進行分組統計--轉載

標籤：beta   輸出   selector   一個   選擇性參數   返回   apply   cti   分組   

apply()

apply（m，dimcode，f，fargs）

• m 是一個矩陣。
• dimcode是維度編號，取1則為對行應用函數，取2則為對列運用函數。
• f是函數
• fargs是f的選擇性參數集

> z <- matrix(1:6, nrow = 3)> f <- function(x) {+         x/c(2, 8)+ }> apply(z,1,f)  #f函數得到兩個元素，則為幾行，豎著來的      [,1]  [,2] [,3][1,]  0.5 1.000 1.50[2,]  0.5 0.625 0.75

lapply()

lapply（）（代表list apply）與矩陣的apply（）函數的用法類似， 對列表的每個組件執行給定的函數，並返回另一個列表。

> x <- list(a = 1:10, beta = exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))> lapply(x, mean)$a[1] 5.5$beta[1] 4.535125$logic[1] 0.5

sapply()

sapply（）（代表simplified [l]apply）可以將結果整理以向量，矩陣，列表 的形式輸出。

> sapply(x, mean)       a     beta    logic 5.500000 4.535125 0.500000 > sapply(x, quantile)   #每一個對應組件輸出5個元素，所以為5行，像矩陣一樣，豎著來的。         a        beta logic0%    1.00  0.04978707   0.025%   3.25  0.25160736   0.050%   5.50  1.00000000   0.575%   7.75  5.05366896   1.0100% 10.00 20.08553692   1.0> sapply(2:4, seq)[[1]][1] 1 2[[2]][1] 1 2 3[[3]][1] 1 2 3 4

vapply()

vapply（）與sapply（）相似，他可以預先指定的傳回值類型。使得得到的結果更加安全。

> vapply(x, quantile, c(1,2,5,6,8))   #它需要一個5個長度的向量來告訴他返回的類型，向量裡面的內容可以變換         a        beta logic0%    1.00  0.04978707   0.025%   3.25  0.25160736   0.050%   5.50  1.00000000   0.575%   7.75  5.05366896   1.0100% 10.00 20.08553692   1.0

tapply( )

tapply（x，f，g）需要向量 x (x不可以是資料框)，因子或因子列表 f 以及函數 g 。
tapply（）執行的操作是：暫時將x分組，每組對應一個因子水平，得到x的子向量，然後這些子向量應用函數 g

> a <- c(24,25,36,37)> b <- c(‘q‘, ‘w‘, ‘q‘,‘w‘)> tapply(a, b, mean) q  w 30 31 

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