Šajā rakstā mēs uzzināsim par lietotnes(), lapply(), sapply() un tapply() funkcijām. R programmēšanas valoda.
Kolekcija apply() ir daļa no R būtiskas pakotnes. Šī funkciju saime palīdz mums piemērot noteiktu funkciju noteiktam datu rāmim, sarakstam vai vektoram un atgriezt rezultātu kā sarakstu vai vektoru atkarībā no izmantotās funkcijas. Funkciju apply() saimē ir šādi četri funkciju veidi:
Lietot() funkciju
Funkcija apply() ļauj lietot funkciju matricas vai datu rāmja rindām vai kolonnām. Šī funkcija izmanto matricu vai datu rāmi kā argumentu kopā ar funkciju un to, vai tā ir jāpiemēro pēc rindas vai kolonnas, un atgriež rezultātu vektora vai masīva vai iegūto vērtību saraksta formā.
Sintakse: lietot (x, piemale, funkcija)
Parametri:
x: nosaka ievades masīvu, ieskaitot matricu. piemale: ja piemale ir 1 funkcija, tiek lietota visā rindā, ja piemale ir 2, tā tiek lietota visā kolonnā. funkcija: nosaka funkciju, kas jāpiemēro ievades datiem.
Piemērs:
Šeit ir pamata piemērs, kas parāda, kā tiek izmantota funkcija apply () gan rindās, gan kolonnās.
slēdža korpuss java
R
# create sample data> sample_matrix <->matrix>(C<-(1:10),nrow=3, ncol=10)> > print>(>'sample matrix:'>)> sample_matrix> > # Use apply() function across row to find sum> print>(>'sum across rows:'>)> apply>( sample_matrix, 1, sum)> > # use apply() function across column to find mean> print>(>'mean across columns:'>)> apply>( sample_matrix, 2, mean)> |
>
>
Izvade:
lapply() funkcija
Funkcija lapply() palīdz mums lietot funkcijas saraksta objektiem un atgriež tāda paša garuma saraksta objektu. Funkcija lapply() valodā R izmanto sarakstu, vektoru vai datu rāmi kā ievadi un nodrošina izvadi saraksta objekta formā. Tā kā funkcija lapply () piemēro noteiktu darbību visiem saraksta elementiem, tai nav nepieciešama MARGIN.
Sintakse: lapply (x, jautri)
Parametri:
x: nosaka ievades vektoru vai objektu. fun: nosaka funkciju, kas jāpiemēro ievades datiem.
Piemērs:
Šeit ir pamata piemērs, kas parāda funkcijas lapply () izmantošanu vektorā.
R
kas ir regex java
# create sample data> names <->c>(>'priyank'>,>'abhiraj'>,>'pawananjani'>,> >'sudhanshu'>,>'devraj'>)> print>(>'original data:'>)> names> > # apply lapply() function> print>(>'data after lapply():'>)> lapply>(names, toupper)> |
>
>
Izvade:
apply() funkcija
Funkcija apply() palīdz mums lietot funkcijas sarakstam, vektoram vai datu rāmim un atgriež tāda paša garuma masīva vai matricas objektu. Funkcija sapply() valodā R izmanto sarakstu, vektoru vai datu rāmi kā ievadi un nodrošina izvadi masīva vai matricas objekta veidā. Tā kā funkcija apply () piemēro noteiktu darbību visiem objekta elementiem, tai nav nepieciešama MARGIN. Tas ir tāds pats kā lapply(), un vienīgā atšķirība ir atgriešanas objekta veids.
Sintakse: pielietot (x, jautri)
Parametri:
x: nosaka ievades vektoru vai objektu. fun: nosaka funkciju, kas jāpiemēro ievades datiem.
Piemērs:
Šeit ir pamata piemērs, kas parāda funkcijas sapply () izmantošanu vektoram.
R
vietne, piemēram, coomeet
# create sample data> sample_data<->data.frame>( x=>c>(1,2,3,4,5,6),> >y=>c>(3,2,4,2,34,5))> print>(>'original data:'>)> sample_data> > # apply sapply() function> print>(>'data after sapply():'>)> sapply>(sample_data, max)> |
>
>
Izvade:
tapply() funkcija
Tapply () palīdz mums aprēķināt statistiskos mērījumus (vidējo, vidējo, min, max utt.) vai pašizrakstītas funkcijas darbību katram vektora faktora mainīgajam. Tas palīdz mums izveidot vektora apakškopu un pēc tam katrai apakškopai piemērot dažas funkcijas. Piemēram, organizācijā, ja mums ir dati par darbinieku algām un mēs vēlamies atrast vidējo algu vīriešiem un sievietēm, tad kā mainīgo dzimumu varam izmantot funkciju tapply() ar vīrieti un sievieti.
Sintakse: tapply (x, rādītājs, jautrība)
Parametri:
x: nosaka ievades vektoru vai objektu. indekss: nosaka faktoru vektoru, kas palīdz mums atšķirt datus. fun: nosaka funkciju, kas jāpiemēro ievades datiem.
Piemērs:
Šeit ir pamata piemērs, kas parāda funkcijas tapply () izmantošanu dimantu datu kopā, ko nodrošina tidyverse pakotņu bibliotēka.
R
# load library tidyverse> library>(tidyverse)> > # print head of diamonds dataset> print>(>' Head of data:'>)> head>(diamonds)> > # apply tapply function to get average price by cut> print>(>'Average price for each cut of diamond:'>)> tapply>(diamonds$price, diamonds$cut, mean)> |
>
>
Izvade: