apply函数
作用：对
矩阵的行或列使用函数，或对数组的各个维度使用函数语法：apply（x, MARGIN, FUN, ...）
x:格式为矩阵或数组的数据源
MARGIN:=1，表示对行使用函数
MARGIN:=2，表示对列使用函数
FUN:函数，可以是系统自带的函数，也可以是自定义函数
特点：
输入：
矩阵或数组⟶apply函数⟶输出：向量或矩阵
lapply函数
作用：对列表中的每个元素使用函数，列表中的元素可以是向量、矩阵、数组、数据框
语法：lapply（x, FUN, ...）
x:格式为列表的数据源
FUN:函数，可以是系统自带的函数，也可以是自定义函数
特点：
输入：
列表⟶lapply函数⟶输出:列表
sapply函数
作用：对列表中的每个元素使用函数，列表中的元素可以是向量、矩阵、数组、数据框
语法：sapply（x, FUN, ...）
x:格式为列表的数据源
FUN:函数，可以是系统自带的函数，也可以是自定义函数
特点：
输入：
列表⟶lapply函数⟶输出:向量
##apply函数
#对矩阵使用函数
> m1<-matrix(1:20,nrow = 4)
> m1
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
apply(m1,1,sum)
[1] 45 50 55 60
apply(m1,2,sum)
[1] 10 26 42 58 74
f1<-function(x){
x*100
}
apply(m1,1,f1)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 100 200 300 400
[2,] 500 600 700 800
[3,] 900 1000 1100 1200
[4,] 1300 1400 1500 1600
[5,] 1700 1800 1900 2000
apply(m1,2,f1)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 100 500 900 1300 1700
[2,] 200 600 1000 1400 1800
[3,] 300 700 1100 1500 1900
[4,] 400 800 1200 1600 2000
#对数组的各个维度使用函数
xname<-c('x1','x2')
yname<-c('y1','y2','y3')
zname<-c('z1','z2','z3','z4')
a1<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames = list(xname,yname,zname))#创建数组
, , z1
y1 y2 y3
x1 1 3 5
x2 2 4 6
, , z2
y1 y2 y3
x1 7 9 11
x2 8 10 12
, , z3
y1 y2 y3
x1 13 15 17
x2 14 16 18
, , z4
y1 y2 y3
x1 19 21 23
x2 20 22 24
apply(a1,1,sum) #按行求和
x1 x2
144 156
apply(a1,2,sum)#按列求和
y1 y2 y3
84 100 116
apply(a1,3,sum)#对每个数组求和
z1 z2 z3 z4
21 57 93 129
##数据框data.frame也可以使用apply函数，apply函数会自动将数据框转化为矩阵，但前提是数据框中各列的数据类型都必须为数值型，否则转化失败，将报错
d1<-c(1,2,3,4)
d2<-c(10,20,30,40)
df<-data.frame(d1,d2)
df
d1 d2
1 1 10
2 2 20
3 3 30
4 4 40
apply(df,2,sum)
d1 d2
10 100
#接下来将一个数值型数据类型换成一个字符型，如下
d1<-c(1,2,3,4)
d2<-c('a',20,30,40)
df<-data.frame(d1,d2)
df
d1 d2
1 1 10
2 2 20
3 3 30
4 4 40
apply(df,2,sum)
Error in FUN(newX[, i], ...) : 'type'(character)参数不对
##lapply函数
#创建一个列表
l1<-list(v<-1:10,m<-matrix(1:20,4))
l1
[[1]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
lapply(l1, sum)
[[1]]
[1] 55
[[2]]
[1] 210
##sapply函数
#sapply出了输出为*向量*以外，其他用法都与lapply相同
l1<-list(v<-1:10,m<-matrix(1:20,4))
l1
[[1]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
[[2]]
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
sapply(l1, sum)
[1] 55 210
