将函数应用于 R 数据框中的每个值

在 R 中，我们经常需要对数据框中的每个值应用一些自定义的函数。这可以通过apply()函数、for循环或自定义函数来实现。下面介绍三种方法来将函数应用于 R 数据框中的每个值，并且对比它们的效率。

1. 使用apply()函数

apply()函数是 R 中最常用的应用函数的方法之一。使用apply()函数可以沿矩阵的某个维度应用某个函数。

# 定义一个数据框
df <- data.frame(x = 1:5, y = 6:10)

# 定义一个将每个值平方的函数
square <- function(x) {
  return(x^2)
}

# 使用apply()函数将函数应用于数据框中的每个值
apply(df, 2, square)

这里，2代表应用于每列，square代表我们要应用的函数。

2. 使用for循环

使用for循环也可以将函数应用于数据框中的每个值。以下代码展示了如何使用for循环应用将每个值平方的函数。

# 定义一个数据框
df <- data.frame(x = 1:5, y = 6:10)

# 定义一个将每个值平方的函数
square <- function(x) {
  return(x^2)
}

# 使用for循环将函数应用于数据框中的每个值
for (i in 1:nrow(df)) {
  for (j in 1:ncol(df)) {
    df[i,j] <- square(df[i,j])
  }
}

df

这里，我们使用了两个嵌套的for循环来遍历数据框中的每个值，并应用了我们定义的函数。

3. 使用自定义函数

另一种将函数应用于数据框中的每个值的方法是编写自定义函数。以下代码展示了如何编写一个自定义函数，并将其应用于数据框中的每个值。

# 定义一个数据框
df <- data.frame(x = 1:5, y = 6:10)

# 定义一个将每个值平方的自定义函数
square_df <- function(df) {
  for (i in 1:nrow(df)) {
    for (j in 1:ncol(df)) {
      df[i,j] <- df[i,j]^2
    }
  }
  return(df)
}

# 将函数应用于数据框中的每个值
square_df(df)

这里，我们定义了一个自定义函数square_df()，它遍历数据框中的每个值，并将其平方。之后，我们将这个函数应用于数据框。

效率比较

使用apply()函数通常是最快的方法，其次是使用自定义函数。使用for循环通常是最慢的方法，所以应该尽量避免使用。在处理大型数据集时，选择正确的方法可以显着提高代码的性能。

现在你已经知道了三种方法来将函数应用于 R 数据框中的每个值。根据数据集的大小和复杂度，选择正确的方法非常重要。鉴于效率方面的考虑，建议优先使用apply()函数和自定义函数。