r apply 예제

업데이트 된 27/2/14: 이 섹션의 원래 예제는 더 이상 작동 하지 않습니다. colMeans를 평균 대신 지금 사용합니다. 설명: “함수 `by`는 데이터 프레임에 적용된 `tapply`에 대한 개체 지향 래퍼입니다.” OK – 우리는 벡터 / 배열 및 함수에 대해 알고 있지만,이 “여백”은 무엇입니까? 단순: 행(1), 열(2) 또는 둘 다(1:2)입니다. “둘 다”로”는 “각 개별 값에 함수를 적용”하는 것을 의미합니다. 예: 마찬가지로 구조화 된 함수는 apply() 패밀리의 요소와 함께 때때로 사용됩니다. 그러나 mapply()를 호출할 때 함수 rep()의 동작을 벡터화하는 대신 rep() 함수의 결과를 바인딩하는 보다 효율적인 방법이 있음을 알 수 있습니다. 5. mapply 설명 : “mapply는 적용의 다변량 버전입니다. mapply는 각 (…) 인수의 첫 번째 요소, 두 번째 요소, 세 번째 요소 등과 FUN을 적용합니다.” 그러나 이번에는 목록의 각 요소에서 첫 번째 줄과 첫 번째 열의 요소만 선택합니다(sapply()를 사용하여 벡터를 얻으려면 lapply가 $a 요소와 요소가 있는 목록을 반환했다는 의미입니다$b sapply는 요소 [[`a`]] 및 [`b`]] 또는 열 이름이 “a”와 “b”가 있는 행렬이 있는 벡터를 반환합니다. 이전의 간단한 예제로 돌아가기: apply 함수를 계속 진행하기 전에 먼저 기본 루프에 비해 적용 함수를 사용하여 반복에 코드 실행시간이 어떻게 소요되는지 살펴보겠습니다. 스윕() 함수는 apply() 패밀리에 가장 가까운 함수일 수 있습니다.

선택한 MARGIN 요소에서 서로 다른 작업을 복제하려는 경우 사용합니다(행렬 대/소문자로 제한). 예를 들어 이를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다: 마지막 예제에서와 같이 단일 요소의 추출 작업을 반복하지만 각 행렬에 대해 두 번째 행(인덱스 2 및 1)의 첫 번째 요소를 수행한다고 가정해 보겠습니다. 가족의 대부로 시작하여 배열에서 작동하는 apply ()로 시작합시다. 간단히 하기 위해 자습서는 행렬이라고도 하는 2D 배열로 제한됩니다. 따라서 vapply는 열 이름이 원래 목록 요소와 행 이름을 출력 템플릿에 해당하는 행렬을 반환했습니다. 좋은. 행렬 또는 data.frame에 apply()를 사용하는 것이 좋지만 apply()는 항상 첫 번째 인수를 행렬/배열에 강제 변환한다는 점에 유의해야 합니다.