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(yīng)用函數(shù),，取2則為對列運用函數(shù),。
• f是函數(shù)
• fargs是f的可選參數(shù)集

> z <- matrix(1:6, nrow = 3)
> f <- function(x) {
+         x/c(2, 8)
+ }
> apply(z,1,f)  #f函數(shù)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(shù)的用法類似,， 對列表的每個組件執(zhí)行給定的函數(shù)，并返回另一個列表,。

> 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(jié)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(yīng)組件輸出5個元素,，所以為5行，像矩陣一樣,，豎著來的,。
         a        beta logic
0%    1.00  0.04978707   0.0
25%   3.25  0.25160736   0.0
50%   5.50  1.00000000   0.5
75%   7.75  5.05366896   1.0
100% 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(yù)先指定的返回值類型。使得得到的結(jié)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,，向量里面的內(nèi)容可以變換
         a        beta logic
0%    1.00  0.04978707   0.0
25%   3.25  0.25160736   0.0
50%   5.50  1.00000000   0.5
75%   7.75  5.05366896   1.0
100% 10.00 20.08553692   1.0

tapply( )

tapply（x，f,，g）需要向量 x (x不可以是數(shù)據(jù)框),，因子或因子列表 f , 函數(shù) g 。
tapply（）執(zhí)行的操作是：按照f對x分組,，在分組后的向量上運行函數(shù) g

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

mapply（）

多參數(shù)版本的sapply(),。第一次計算傳入各組向量的第一個元素到FUN，進行結(jié)算得到結(jié)果,；第二次傳入各組向量的第二個元素,，得到結(jié)果；第三次傳入各組向量的第三個元素…以此類推,。

l1 <- list(a = c(1:10), b = c(11:20))
l2 <- list(c = c(21:30), d = c(31:40))
mapply(sum, l1$a, l1$b, l2$c, l2$d)
## [1] 64 68 72 76 80 84 88 92 96 100