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1、为什么用apply因为我是一个程序员，所以在最初学习R的时候，当成“又一门编程语言”来学习，但是怎么学都觉得别扭。现在我的看法倾向于，R不是一种通用型的编程语言，而是一种统计领域的软件工具。因此，不能用通用型编程的思维来设计R代码。在AndrewLim关于R和Python的对比回答中，R是一种面向数组(array-oriented)的语法，它更像数学，方便科学家将数学公式转化为R代码。而Python是一种通用编程语言，更工程化。在使用R时，要尽量用array的方式思考，避免for循环。不用循环怎么实现迭代呢？这就需要用到apply函数族。它不是一个函数，而是一族功能类似的函数。
2、概述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。vector是一维的array，dataframe可以看作特殊的list。这些函数间的关系作用目标在每个元素上应用在子集合上应用arrayapplytapplylistlapply(...)by其中lapply(...)包括一族函数lapply
3、
4、->简化版:sapply
5、
6、->可设置返回值模板:vapply
7、
8、->多变量版:mapply
9、
10、->递归版:rapply另外vector比较奇怪，vector是一维的a
11、rray，但是却不全是和array使用相同的函数。在按元素迭代的情况下，使用和list一样的lapply函数；而在按子集合迭代的情况下，tapply和by都能用，只是返回值形式不同。功能与语法描述applyapply(array,margin,FUN,...)在array上，沿margin方向，依次调用FUN。返回值为vector。margin表示数组引用的第几维下标（即array[index1,index2,...]中的第几个index），1对应为1表示行，2表示列，c(1,2)表示行列。margin=1时，apply(a,1,sum)等效于下面的操作a<-array(c(1
12、:24),dim=c(2,3,4))result=c()for(iinc(1:dim(a)[1])){result<-c(result,sum(a[i,,]))}经实测，只能用在二维及以上的array上，不能用在vector上（如果要应用于vector，请使用lapply或sapply）。以matrix为例，如下>m<-matrix(c(1:10),nrow=2)>m[,1][,2][,3][,4][,5][1,]13579[2,]246810>apply(m,1,sum)[1]2530>apply(m,2,sum)[1]37111519tapplytapply(array,i
13、ndices,margin,FUN=NULL,...)按indices中的值分组，把相同值对应下标的array中的元素形成一个集合，应用到FUN。类似于groupbyindices的操作。如果FUN返回的是一个值，tapply返回vector；若FUN返回多个值，tapply返回list。vector或list的长度和indices中不同值的个数相等。当FUN为NULL的时候，返回一个长度和array中元素个数相等的vector，指示分组的结果，vector中相等的元素所对应的下标属于同一组。例如，返回c(1,2,1,3,2),表示根据传入的indices，第1、3个元素作为一
14、组，第2、5个元素作为一组，第4个元素作为一组。一维array的例子（即vector）>v<-c(1:5)>ind<-c('a','a','a','b','b')>tapply(v,ind)[1]11122>tapply(v,ind,sum)ab69>tapply(v,ind,fivenum)$a[1]1.01.52.02.53.0$b[1]4.04.04.55.05.0二维array的例子（即matrix）>m<-matrix(c(1:10),nrow=2)>m[,1][,2][,3][,4][,5][1,]13579[2,]246810>ind<-matrix(c(rep(
15、1,5),rep(2,5)),nrow=2)>ind[,1][,2][,3][,4][,5][1,]11122[2,]11222>tapply(m,ind)[1]1111122222>tapply(m,ind,mean)1238>tapply(m,ind,fivenum)$`1`[1]12345$`2`[1]678910byby(dataframe,INDICES,FUN,...,simplify=TRUE)by可以当成dataframe上的tapply。indices应当和datafram
