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《R中apply()函数的简明指南》

一劳永逸地学会如何使用这些有帮助的函数

Kelly Sikkema在Unsplash上的照片

介绍

首先,我要说的是,我每天都在使用R语言和Python语言。老实说,我发现Python中的apply函数的使用方式更简单、更直观。

思考背后的原因,我认为这是因为Python中的选项并不多。R语言有很多不同的选择,就像我喜欢称之为的apply函数族。

我记得曾经在某个地方读到过有人说,他们总是直接使用循环来解决问题,因为他们无法记住每个apply函数的功能和哪一个最适合用于特定情况。

希望通过本文,能够解决这些问题。我希望那些阅读本文的人能够对这些函数族有一定的理解,以及如何何时使用它们。

为了进行练习,让我们快速创建一个具有不太严格的样本数据框。一个ID,产品名称,销售数量和两个不同时期的金额。

# 创建数据集dtf <- data.frame(  id = 1:100,  product= sample(c('产品A', '产品B', '产品C', '产品D'), size=100, replace=T),  qty = as.integer( rnorm(100, 10, 2) ),  amt = rnorm(100, 1280, 300),  amt2 = rnorm(100, 1280, 300))[OUT]:     id   product qty    amt   amt21     1 产品A   9  954.1 1418.52     2 产品B  12 1606.9  877.73     3 产品D   7 1241.6 1433.54     4 产品A  11 1413.2 1203.85     5 产品B  10 1623.3 1451.1

废话不多说,让我们开始吧。

函数

R中的apply函数族有4个主要函数:apply()lapply()sapply()tapply()

apply( )

apply()函数是该函数族的名称。这可能是最直接的一个函数。该函数将相同的函数应用于一行或一列的所有元素。以下是语法。

apply(X, MARGIN, FUN)

对矩阵X应用,行 (1) 或…

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