前言
在上一节中，我们主要介绍了 purrr 包提供的工具函数来减少 for 循环的使用，使代码更加的简洁，便于阅读。
但是，使用 R 原生的 apply 函数家族也能够极大减少 for 循环的使用。
下面我们主要介绍 apply 函数的使用。
apply 针对不同的数据类型，会有不同的变形，共同组成了 apply 函数家族。包括
apply, lapply, sapply, vapply, tapply, mapply, rapply, eapply
1. apply
1.1 描述
通过对数组或矩阵的 MARGIN 应用函数获得的向量、数组或数值列表
1.2 用法
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
1.3 参数
-
X: 数组、矩阵、数据框，数据至少是二维的 -
MARGIN: 按行计算或按列计算，1表示按行，2表示按列 -
FUN: 自定义的调用函数 -
...:FUN的可选参数
1.4 示例
现在，我们有下面一个简单矩阵
> (my.matrx <- matrix(c(1:10, 11:20, 21:30), nrow = 10, ncol = 3))
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 11 21
[2,] 2 12 22
[3,] 3 13 23
[4,] 4 14 24
[5,] 5 15 25
[6,] 6 16 26
[7,] 7 17 27
[8,] 8 18 28
[9,] 9 19 29
[10,] 10 20 30
我们可以对每一行求和
> apply(my.matrx, 1, sum)
[1] 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60
计算每一列的长度
> apply(my.matrx, 2, length)
[1] 10 10 10
传递自定义匿名函数
> apply(my.matrx, 2, function (x) length(x)-1)
[1] 9 9 9
使用定义在外部的函数
> st.err <- function(x){
+ sd(x)/sqrt(length(x))
+ }
> apply(my.matrx,2, st.err)
[1] 0.9574271 0.9574271 0.9574271
转换数据
现在来点不一样的，在前面的示例中，我们使用 apply 对行或列应用函数。
其实，还可以对矩阵的单元格元素应用函数，如果您将 MARGIN 设置为 1:2，那么该函数将对每个单元格进行操作
> (my.matrx2 <- apply(my.matrx, 1:2, function(x) x+3))
[,1] [,2] [,3]
[1,] 4 14 24
[2,] 5 15 25
[3,] 6 16 26
[4,] 7 17 27
[5,] 8 18 28
[6,] 9 19 29
[7,] 10 20 30
[8,] 11 21 31
[9,] 12 22 32
[10,] 13 23 33
2. lappy
2.1 描述
将函数应用于输入变量的每一个元素，并返回与输入变量长度相同的 list
2.2 用法
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
2.3 参数
-
X:list、data.frame、vector等 -
FUN: 自定义的调用函数 -
...:FUN的可选参数
2.4 示例
假设有下面的变量
> (vec <- c(1:10))
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
对每个元素求和
> str(lapply(vec, sum))
List of 10
$ : int 1
$ : int 2
$ : int 3
$ : int 4
$ : int 5
$ : int 6
$ : int 7
$ : int 8
$ : int 9
$ : int 10
返回一个长度为 10 的 list，它并没有像我们期望的一样，返回一个 1-10 之和。
因为，lapply 会将向量视为列表，并将函数应用于每个元素上。
让我们将输入变为一个列表
> A<-c(1:9)
> B<-c(1:12)
> C<-c(1:15)
> my.lst<-list(A,B,C)
> lapply(my.lst, sum)
[[1]]
[1] 45
[[2]]
[1] 78
[[3]]
[1] 120
函数对列表中的每个向量求和，并返回一个长度为 3 的列表
如果输入的是一个矩阵
> (x <- matrix(1:12, nrow = 3))
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
[2,] 2 5 8 11
[3,] 3 6 9 12
> str(lapply(x, sum))
List of 12
$ : int 1
$ : int 2
$ : int 3
$ : int 4
$ : int 5
$ : int 6
$ : int 7
$ : int 8
$ : int 9
$ : int 10
$ : int 11
$ : int 12
lapply 会循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。
那如果对一个 data.frame 求和呢？
> str(lapply(as.data.frame(x), sum))
List of 4
$ V1: int 6
$ V2: int 15
$ V3: int 24
$ V4: int 33
可以看到，lapply 会自动对 data.frame 的列分组求和
3. sapply
3.1 描述
sapply 的工作原理和 lapply 一样，但是如果可能的话，它会简化输出。
这意味着，如果数据可以简化，它将返回一个向量，而不是像 lappy 那样总是返回一个列表。
3.2 用法
sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)
3.3 参数
-
X: 数组、矩阵、数据框 -
FUN: 自定义的调用函数 -
...:FUN的可选参数 -
simplify: 是否简化为向量、矩阵或高维数组，当值array时，输出结果按数组进行分组 -
USE.NAMES: 如果X为字符串且未设置名称，当该值为TRUE是设置字符串为数据名称，FALSE不设置
3.4 示例
对向量使用 sapply 求和，返回一个长度相等的向量
> vec
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> sapply(vec, sum)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
对列表求和
> my.lst
[[1]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9
[[2]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
[[3]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
> sapply(my.lst, sum)
[1] 45 78 120
返回的还是一个向量
传入矩阵和 data.frame
> sapply(data.frame(x), sum)
X1 X2 X3 X4
6 15 24 33
> sapply(x, sum)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
如果同时设置了 simplify=FALSE 和 USE.NAMES=FALSE，那么 sapply 和 lapply 将是一样的
> str(sapply(data.frame(x), sum, simplify=FALSE, USE.NAMES=FALSE))
List of 4
$ X1: int 6
$ X2: int 15
$ X3: int 24
$ X4: int 33
使用 simplify = 'array' 构建一个三维数组
> (v <- structure(10*(5:7), names = LETTERS[1:3]))
A B C
50 60 70
> sapply(v, function(x){outer(rep(x, 3), 2*(1:2))}, simplify = 'array')
, , A
[,1] [,2]
[1,] 100 200
[2,] 100 200
[3,] 100 200
, , B
[,1] [,2]
[1,] 120 240
[2,] 120 240
[3,] 120 240
, , C
[,1] [,2]
[1,] 140 280
[2,] 140 280
[3,] 140 280
还可以对字符串向量自动生成数据名
> (val<-head(letters))
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f"
> sapply(val,paste,USE.NAMES=TRUE)
a b c d e f
"a" "b" "c" "d" "e" "f"
> sapply(val,paste,USE.NAMES=FALSE)
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f"
4. vapply
4.1 描述
类似于 sapply，多了一个 FUN.VALUE 参数，用于指定返回值的行名
4.2 用法
vapply(X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE)
4.3 参数
-
X: 数组、矩阵、数据框 -
FUN: 自定义的调用函数 -
FUN.VALUE: 定义函数返回值的模板 -
...:FUN的可选参数 -
USE.NAMES: 如果X为字符串且未设置名称，当该值为TRUE时设置字符串为数据名称，FALSE不设置
4.4 示例
例如，对数据框求累积和，并设置返回值的模板，为返回值设置行名
> x
V1 V2 V3 V4
1 1 4 7 10
2 2 5 8 11
3 3 6 9 12
> vapply(as.data.frame(x), cumsum, FUN.VALUE = c('a'=1, 'b'=1, 'c'=1))
V1 V2 V3 V4
a 1 4 7 10
b 3 9 15 21
c 6 15 24 33
那如何从 lapply, sapply, vapply 这三个函数中进行选择呢？通常尽量使用 sapply，如果不需要简化输出，则应该使用 lapply，如果要指定输出类型，则使用 vapply
5. mapply:
5.1 描述
mapply 也是 sapply 的变形，类似多变量 sapply
5.2 用法
mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE,USE.NAMES = TRUE)
5.3 参数
-
FUN: 自定义的调用函数 -
...: 接受多个数据 -
MoreArgs: 参数列表 -
simplify: 是否简化为向量、矩阵或高维数组，当值array时，输出结果按数组进行分组 -
USE.NAMES: 如果X为字符串且未设置名称，当该值为TRUE时设置字符串为数据名称，FALSE不设置
5.4 示例
取三个向量对应位置的最大值
> x <- -4:5
> y <- seq(-9, 10, 2)
> z<-round(runif(10,-5,5))
> mapply(max,x,y,z)
[1] 4 0 -1 3 0 2 4 5 7 9
6. tapply
6.1 描述
用于对数据进行分组应用函数，其中 INDEX 参数可以把数据集进行分组，相当于 group by 的操作。
6.2 用法
tapply(X, INDEX, FUN = NULL, ..., simplify = TRUE)
6.3 参数
-
X: 向量 -
INDEX: 用于分组的索引 -
FUN: 自定义的调用函数 -
...: 接受多个数据 -
simplify: 是否简化为向量、矩阵或高维数组，当值array时，输出结果按数组进行分组
6.4 示例
首先，让我们创建一个因子数据作为索引
> (tdata <- as.data.frame(cbind(c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2), my.matrx)))
V1 V2 V3 V4
1 1 1 11 21
2 1 2 12 22
3 1 3 13 23
4 1 4 14 24
5 1 5 15 25
6 2 6 16 26
7 2 7 17 27
8 2 8 18 28
9 2 9 19 29
10 2 10 20 30
> colnames(tdata)
[1] "V1" "V2" "V3" "V4"
然后把第 1 列作为索引，并计算第 2 列的均值
> tapply(tdata$V2, tdata$V1, mean)
1 2
3 8
7. rapply
7.1 描述
rapply 是一个递归版本的 lapply，只针对 list 类型的数据，对 list 的每个元素进行递归遍历，如果 list 的子元素还包含数据则继续遍历。
7.2 用法
rapply(object, f, classes = "ANY", deflt = NULL, how = c("unlist", "replace", "list"), ...)
7.3 参数
object:list类型数据f: 自定义函数classes: 匹配类型,ANY为所有类型deflt: 非匹配类型的默认值-
how: 包含3种方式:- 如果为
replace，则用调用函数f后的结果来替换原list中的元素； - 当为
list时，创建一个新的list并调用f函数，不匹配赋值为deflt； - 当为
unlist时，会执行一次unlist(recursive = TRUE)的操作
- 如果为
...: 可选参数
7.4 示例
假设我们有如下列表
> l
$x
$x$x
[1] 1 2 3 4 5
$x$y
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g"
$y
[1] 7 8 9 10 11 12 13
$z
[1] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
> str(l)
List of 3
$ x:List of 2
..$ x: int [1:5] 1 2 3 4 5
..$ y: chr [1:7] "a" "b" "c" "d" ...
$ y: int [1:7] 7 8 9 10 11 12 13
$ z: chr [1:7] "t" "u" "v" "w" ...
我们想对数字进行降序排序
> rapply(l, function(x) {sort(x, decreasing = TRUE)}, classes='integer',how='replace')
$x
$x$x
[1] 5 4 3 2 1
$x$y
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g"
$y
[1] 13 12 11 10 9 8 7
$z
[1] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
我们为字符串添加星号，并将非字符串负值为 NA
> rapply(l, function(x) paste('*', x, '*'), classes='character',how='list', deflt = NA)
$x
$x$x
[1] NA
$x$y
[1] "* a *" "* b *" "* c *" "* d *" "* e *" "* f *" "* g *"
$y
[1] NA
$z
[1] "* t *" "* u *" "* v *" "* w *" "* x *" "* y *" "* z *"
8. eapply
8.1 描述
将函数应用于环境中的命名变量中，并将结果作为列表返回。
用户可以请求使用所有命名对象（通常以点开头的名称不被使用），不会对输出进行排序，也不会搜索封闭环境
8.2 用法
eapply(env, FUN, ..., all.names = FALSE, USE.NAMES = TRUE)
8.3 参数
-
env: 使用的环境空间 -
FUN: 自定义函数 -
...:FUN的可选参数 -
all.names: 指示是否将函数应用于所有值 -
USE.NAMES: 如果 X 为字符串且未设置名称，当该值为TRUE时设置字符串为数据名称，FALSE不设置
8.4 示例
我们新建一个环境空间，然后在空间内新建 3 个对象，最后用 eapply 对所有环境空间内的变量求均值
# 新建一个环境空间
> env <- new.env(hash = FALSE)
# 为环境空间添加变量
> env$a <- 1:10
> env$beta <- exp(-3:3)
> env$logic <- c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
# 对 env 环境空间的所有变量求均值
> eapply(env, mean)
$logic
[1] 0.5
$beta
[1] 4.535125
$a
[1] 5.5
我们可以使用 ls() 函数获取环境空间内的所有变量或对象
# 获取当前环境空间内的变量或对象
> ls() %>% head()
[1] "a" "A" "a2" "args1" "args2" "B"
# 通过传入环境空间，获取该环境空间内的变量
> ls(env)
[1] "a" "beta" "logic"
获取环境空间变量占用内存大小
> eapply(env, object.size)
$logic
64 bytes
$beta
112 bytes
$a
96 bytes
一般你很少用到 eapply，但是对于 R 包开发者来说，环境空间是很重要的，需要掌握