R语言apply函数族

apply函数

现有数据如下，请求出每一行的最大值，和每一列的最小值

每一行的最大值

apply(a, 1, max)#a是数据，1代表行，max求最大值

每一列的最小值

apply(a, 2, min)

lapply函数

lapply( )不仅适用于向量，也适用于列表。假设我们有一份学生列表：

students <- list(  a1 = list(name = "James", 
                             age = 25,  gender = "M", 
                             interest = c("reading",
                                          "writing")),
                   a2 = list(name = "Jenny", age = 23, 
                             gender = "F",
                             interest = c("cooking")), 
                   a3 = list(name = "David", age = 24,
                             gender = "M",
                             interest = c("running", "basketball"))) 
students

现在，我们想创建一个字符向量，其中每个元素都具有如下形式：
James, 25 year-old man, loves reading, writing.
函数 sprintf( )通过将占位符（例如：%s 对应字符串，%d 对应整数）替换为相应的输入参数来格式化文本。举个例子：

sprintf("Hello, %s! Your number is %d.", "Tom", 3)

输出结果：
[1] “Hello, Tom! Your number is 3.”
返回到我们的问题上来，每次迭代都是作用在列表 students上，并且是相互独立的。换句话说，对 James 的相关操作与 Jenny 无关，以此类推。所以，我们可以使用 lapply( )执行这项工作：

lapply(students, function(s) { 
  type <- switch(s$gender, "M" = "man", "F" = "woman")
  interest <- paste(s$interest, collapse = ", ")
  sprintf("%s, %d year-old %s, loves %s.", s$name, s$age, type, interest)})

sapply函数

列表并非总是存储结果的最佳容器。有时，我们希望将结果放在一个向量或者矩阵中。
sapply( )函数可以根据结果的结构将其合理简化。 假设，我们将平方运算应用到1:10的每个元素上。如果使用 lapply( )，返回的结果就是一个包含平方数的列表。实际上，结果列表的所有成分都是一个单值数值向量，所以列表形式的结果就显得笨重而冗长。因此，我们可能希望以向量形式返回同样的结果：

a <- (1:10)
sapply(a,function(i) i^2)
sapply(a,function(i) c(i,i^2)

第二个和rbind的作用是一样的

vapply函数

mapply函数

本文参考了r语言编程指南