R语言-向量化操作（apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table等）

一、apply函数（对一个数组按行或者按列进行计算）：

使用格式为：

apply(X, MARGIN, FUN, ...)

其中X为一个数组；MARGIN为一个向量（表示要将函数FUN应用到X的行还是列），若为1表示取行，为2表示取列，为c(1,2)表示行、列都计算。apply()函数的处理对象是矩阵或数组，它逐行或逐列的处理数据，其输出的结果将是一个向量或是矩阵。下面的例子即对一个随机矩阵求每一行的均值。要注意的是apply与其它函数不同，它并不能明显改善计算效率，因为它本身内置为循环运算。

示例代码：

> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)

> ma

[,1] [,2] [,3] [,4]

[1,] 1 3 1 7

[2,] 2 4 6 8

> apply(ma, 1, sum)

[1] 12 20

> apply(ma, 2, sum)

[1] 3 7 7 15

二、函数tapply（进行分组统计）：

使用格式为：

tapply(X, INDEX, FUN = NULL, ..., simplify = TRUE)

其中X通常是一向量；INDEX是一个list对象，且该list中的每一个元素都是与X有同样长度的因子；FUN是需要计算的函数；simplify是逻辑变量，若取值为TRUE（默认值），且函数FUN的计算结果总是为一个标量值，那么函数tapply返回一个数组；若取值为FALSE，则函数tapply的返回值为一个list对象。需要注意的是，当第二个参数INDEX不是因子时，函数 tapply() 同样有效，因为必要时 R 会用 as.factor()把参数强制转换成因子。

tapply()的功能则又有不同，它是专门用来处理分组数据的，其参数要比sapply多一个。我们以iris数据集为例，可观察到Species列中存放了三种花的名称，我们的目的是要计算三种花瓣萼片宽度的均值。其输出结果是数组格式。

head(iris)

attach(iris)

tapply(Sepal.Width,INDEX=Species,FUN=mean)

示例代码：

> fac <- factor(rep(1:3, length = 17), levels = 1:5)

> fac

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

Levels: 1 2 3 4 5

> tapply(1:17, fac, sum)

1 2 3 4 5

51 57 45 NA NA

> tapply(1:17, fac, sum, simplify = FALSE)

$`1`

[1] 51

$`2`

[1] 57

$`3`

[1] 45

$`4`

NULL

$`5`

NULL

> tapply(1:17, fac, range)

$`1`

[1] 1 16

$`2`

[1] 2 17

$`3`

[1] 3 15

$`4`

NULL

$`5`

NULL

#利用tapply实现类似于excel里的数据透视表的功能：

> da

year province sale

1 2007 A 1

2 2007 B 2

3 2007 C 3

4 2007 D 4

5 2008 A 5

6 2008 C 6

7 2008 D 7

8 2009 B 8

9 2009 C 9

10 2009 D 10

> attach(da)

> tapply(sale,list(year,province))

[1] 1 4 7 10 2 8 11 6 9 12

> tapply(sale,list(year,province),mean)

A B C D

2007 1 2 3 4

2008 5 NA 6 7

2009 NA 8 9 10

三、函数table（求因子出现的频数）：

使用格式为：

table(..., exclude = if (useNA == "no") c(NA, NaN), useNA = c("no",

"ifany", "always"), dnn = list.names(...), deparse.level = 1)

其中参数exclude表示哪些因子不计算。

示例代码：

> d <- factor(rep(c("A","B","C"), 10), levels=c("A","B","C","D","E"))

> d

[1] A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C

Levels: A B C D E

> table(d)

d

A B C D E

10 10 10 0 0

> table(d, exclude="B")

d

A C D E

10 10 0 0

四、函数lapply与函数sapply：

lapply的使用格式为：

lapply(X, FUN, ...)

lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象，这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。其中X为List对象（该list的每个元素都是一个向量），其他类型的对象会被R通过函数as.list()自动转换为list类型。

lappy()的处理对象是向量、列表或其它对象，它将向量中的每个元素作为参数，输入到处理函数中，最后生成结果的格式为列表。在R中数据框是一种特殊的列表，所以数据框的列也将作为函数的处理对象。下面的例子即对一个数据框按列来计算中位数与标准差。

f.data <- data.frame(x=rnorm(10),y=runif(10))

lapply(f.data,FUN=function(x) list(median=median(x),sd=sd(x)))

函数sapply是函数lapply的一个特殊情形，对一些参数的值进行了一些限定，其使用格式为：

sapply(X, FUN,..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

sapply(*, simplify = FALSE, USE.NAMES = FALSE) 和lapply(*)的返回值是相同的。如果参数simplify=TRUE，则函数sapply的返回值不是一个list，而是一个矩阵；若simplify=FALSE，则函数sapply的返回值仍然是一个list。

sapply()可能是使用最为频繁的向量化函数了，它和lappy()是非常相似的，但其输出格式则是较为友好的矩阵格式

sapply(f.data,FUN=function(x)list(median=median(x),sd=sd(x)))

示例代码：

> x <- list(a = 1:10, beta = exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))

> lapply(x, quantile)

$a

0% 25% 50% 75% 100%

1.00 3.25 5.50 7.75 10.00

$beta

0% 25% 50% 75% 100%

0.04978707 0.25160736 1.00000000 5.05366896 20.08553692

$logic

0% 25% 50% 75% 100%

0.0 0.0 0.5 1.0 1.0

> sapply(x, quantile,simplify=FALSE,use.names=FALSE)

$a

0% 25% 50% 75% 100%

1.00 3.25 5.50 7.75 10.00

$beta

0% 25% 50% 75% 100%

0.04978707 0.25160736 1.00000000 5.05366896 20.08553692

$logic

0% 25% 50% 75% 100%

0.0 0.0 0.5 1.0 1.0

#参数simplify=TRUE的情况

> sapply(x, quantile)

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

五、函数mapply：

函数mapply是函数sapply的变形版，mapply 将函数 FUN 依次应用每一个参数的第一个元素、第二个元素、第三个元素上。函数mapply的使用格式如下：

mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE,USE.NAMES = TRUE)

其中参数MoreArgs表示函数FUN的参数列表。

示例代码：

> mapply(rep, times=1:4, x=4:1)

[[1]]

[1] 4

[[2]]

[1] 3 3

[[3]]

[1] 2 2 2

[[4]]

[1] 1 1 1 1

#直接使用函数rep的结果：

> rep(1:4,1:4)

[1] 1 2 2 3 3 3 4 4 4 4

五、replicate()

函数replicate()，它可以将某个函数重复运行N次，常常用来生成较复杂的随机数。下面的例子即先建立一个函数，模拟扔两个骰子的点数之和，然后重复运行10000次。

game <- function() {

n <- sample(1:6,2,replace=T)

return(sum(n))

}

replicate(n=10000,game())