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2024年6月2日发(作者：)
使用apply，sapply，lapply之apply
来源：Pete编译：亮亮
Contents
1测试用的数据
2apply函数
3运行速度
1
1
2
本文介绍如何使用apply，sapply和lapply函数。适用于不熟悉R语言的初学者，文中给出apply家族函数的例子，这些函数广泛
用于各项R代码工作中
1测试用的数据
数据集采用3种方法对比，考查不同方法结果有何不同。我们采用30*3的随机矩阵来开展工作
m<-matrix(data=cbind(rnorm(30,0),rnorm(30,2),rnorm(30,5)),nrow=30,ncol=3)
上述代码用于生成一个矩阵，该矩阵有3列，每列来自于一个正态分布
2apply函数
何时使用apply函数，当我们拥有一个高维的数组或者二维矩阵时，我们需要单独操作某个维度的子集时需要使用它。需要注意一点，
我们再对这类数据操作时要明确每一列的数据类型，否则可能导致数据类型的强制转化，但这些并不是你想要的。当然，
对于熟悉R数据对象的组成原理的读者，可以设计更为精巧的代码避免上述问题。举个例子，我想知道上述m矩阵是否每列的均值分
别为0,2,5呢
apply(m,1,mean)
##[1]1.9980061.880087
##[8]1.5837992.180341
##[15]3.0785462.282524
##[22]2.4915333.513422
##[29]1.5235441.450667
2.738404
2.836111
2.496587
1.738104
2.063448
0.881960
3.012133
1.751636
2.965461
2.247225
2.122539
2.222917
2.447439
1.860909
1.923824
1.414154
2.670303
2.386412
2.479302
1.333947
如果第二个参数我设置为1，发现返回了30个结果，给出的是每一行的均值，并不是我想要的3个数。现在把第二个参数改为2.
apply(m,2,mean)
##[1]0.048293481.815965094.69326994
此外，我们可以定义自己的函数，将其使用在apply函数中。
1
apply(m,2,function(x)length(x[x<0]))
##[1]1610
关于自定义函数，这里注意不要使用表达式，要使用函数将要做的操作封装一下或者提前定义好。此外，为了保持程序的可读性，建
议函数的第一个参数应设置为m对应维度子集的传入参数。
apply使用时，如果每个维度的函数返回值为同样长度，apply会将其整理为一个数组，否则会返回一个列表。这个设计有好处也有坏
处，当我们肯定函数返回的结果长度肯定为同样长度时如上述mean，length类函数，这个设计很好帮我们整理了结果，但是如果返
回的长度不固定，甚至是随机的时候，这个就有点不爽了。
m<-matrix(data=cbind(rnorm(4,0),rnorm(4,sd=2),rnorm(4,sd=5)),nrow=4,ncol=3)
ret<-apply(m,2,function(x)x[x<0])
print(ret)
##
##
##
##
##
##
##
##
[[1]]
[1]-0.3126155-0.5735429-0.2266085
[[2]]
numeric(0)
[[3]]
[1]-3.157289
上述代码将4*3的一个随机正态分布每一列小于0的数据取出来，理论上来讲，这个函数有可能返回长度相同的结果，大家可以试
试，是不是某次出现了不是列表的结果。
3运行速度
library(rbenchmark)
m<-matrix(data=rnorm(10^6*3),nrow=10^6)
rowmean1<-function(m){
}
benchmark()
ret<-apply(m,2,function(x)x[x<0])
print(ret)
总结看来，一般而言，需要对数组或者矩阵的行列使用函数时，我们可采用apply函数。另外，需要知道的是我们完全可以使用for
等循环语句来替代apply函数的功能，速度可能会更快，在此我们不做进一步的讨论。
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