在 R 编程中循环对象

先决条件：R 编程中的数据结构

“for”循环的最大问题之一是它的内存消耗和执行重复任务的速度慢。在处理大型数据集并对其进行迭代时，不建议使用 for 循环。 R 提供了许多用于循环操作的向量的替代方法，这些方法在以交互方式在命令行上工作时非常有用。在本文中，我们处理apply()函数及其变体：

• apply() lapply() sapply() tapply() mapply()
• apply() lapply() sapply() tapply() mapply()
• apply() lapply() sapply() tapply() mapply()
• apply() lapply() sapply() tapply() mapply()
• apply() lapply() sapply() tapply() mapply()

让我们看看每个函数的作用。

Looping Function	Operation
apply()	Applies a function over the margins of an array or matrix
lapply()	Apply a function over a list or a vector
sapply()	Same as lapply() but with simplified results
tapply()	Apply a function over a ragged array
mapply()	Multivariate version of lapply()

• apply() ：此函数在给定数组的边距上应用给定函数。
  

  apply(array, margins, function, …)

  array = list of elements
  margins = dimension of the array along which the function needs to be applied
  function = the operation which you want to perform

  例子：

  # R program to illustrate
  # apply() function
    
  # Creating a matrix
  A = matrix(1:9, 3, 3)
  print(A)
    
  # Applying apply() over row of matrix
  # Here margin 1 is for row 
  r = apply(A, 1, sum)
  print(r)
    
  # Applying apply() over column of matrix
  # Here margin 2 is for column
  c = apply(A, 2, sum)
  print(c)
  

  输出：

  [, 1] [, 2] [, 3]
  [1, ]    1    4    7
  [2, ]    2    5    8
  [3, ]    3    6    9
  
  [1] 12 15 18
  [1]  6 15 24
  

• lapply():此函数用于在列表上应用函数。它总是返回一个与输入列表长度相同的列表。
  

  lapply(list, function, …)

  list = Created list
  function = the operation which you want to perform

  例子：

  # R program to illustrate
  # lapply() function
    
  # Creating a matrix
  A = matrix(1:9, 3, 3)
    
  # Creating another matrix
  B = matrix(10:18, 3, 3) 
    
  # Creating a list
  myList = list(A, B)
    
  # applying lapply()
  determinant = lapply(myList, det)
  print(determinant)
  

  输出：

  [[1]]
  [1] 0
  
  [[2]]
  [1] 5.329071e-15
  

• sapply():如果可能，此函数用于简化lapply()的结果。与lapply()不同，结果并不总是一个列表。输出以下列方式变化：-
  • 如果输出是包含长度为 1 的元素的列表，则返回一个向量。
  • 如果输出是一个列表，其中所有元素都是相同长度 (>1) 的向量，则返回一个矩阵。
  • 如果输出包含无法简化的元素或不同类型的元素，则返回一个列表。

  sapply(list, function, …)

  list = Created list
  function = the operation which you want to perform

  例子：

  # R program to illustrate
  # sapply() function
    
  # Creating a list
  A = list(a = 1:5, b = 6:10)
    
  # applying sapply()
  means = sapply(A, mean)
  print(means)
  

  输出：

  a b
  3 8
  

  返回一个向量，因为输出有一个长度为 1 的列表。

• tapply() ：此函数用于将函数应用于由因子组合给出的向量子集。
  

  tapply(vector, factor, function, …)

  vector = Created vector
  factor = Created factor
  function = the operation which you want to perform

  例子：

  # R program to illustrate
  # tapply() function
    
  # Creating a factor
  Id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3)
    
  # Creating a vector
  val = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
    
  # applying tapply()
  result = tapply(val, Id, sum)
  print(result)
  

  输出：

  1  2  3 
  10 18 17 
  

  上面的代码是如何工作的？

  

• mapply() ：它是lapply()的多变量版本。此函数可以同时应用于多个列表。
  

  mapply(function, list1, list2, …)

  function = the operation which you want to perform

  list1, list2 = 创建的列表

  例子：

  # R program to illustrate
  # mapply() function
    
  # Creating a list
  A = list(c(1, 2, 3, 4))
    
  # Creating another list
  B = list(c(2, 5, 1, 6))
    
  # Applying mapply()
  result = mapply(sum, A, B)
  print(result)
  

  输出：

  [1] 24