提问



每当我想在R中做映射py时,我通常会尝试使用apply族中的函数。


但是,我从来没有完全理解它们之间的差异 - {sapplylapply等如何将函数应用于输入/分组输入,输出将是什么样的,甚至是什么输入可以 - 所以我经常只是通过他们所有,直到我得到我想要的。


有人可以解释如何使用哪一个?


我当前(可能不正确/不完整)的理解是......



  1. sapply(vec, f):输入是一个向量。输出是向量/矩阵,其中元素if(vec[i]),如果f具有多元素输出,则为您提供矩阵

  2. lapply(vec, f):与sapply相同,但输出是一个列表?

  3. apply(matrix, 1/2, f):输入是一个矩阵。 output是一个向量,其中element i是f(矩阵的row/col i)

  4. tapply(vector, grouping, f):输出是矩阵/数组,其中矩阵/数组中的元素是向量的分组gf的值,g]]被推到行/列名称

  5. by(dataframe, grouping, f):让g成为一个分组。将f应用于组/数据帧的每一列。在每列打印分组和f的值。

  6. aggregate(matrix, grouping, f):类似于by,但聚合不是简单地打印输出,而是将所有内容都粘贴到数据帧中。



附带问题:我仍然没有学过plyr或重塑 - 会plyrreshape完全取代所有这些吗?

最佳参考


R具有许多*应用功能,这些功能在帮助文件中有很好的描述(例如?apply)。但是,他们中有足够的东西,开始使用可能难以决定哪一个适合他们的情况甚至记住它们。他们可能有一般意义上说我应该在这里使用* apply函数,但是最初要保持一致是很困难的。


尽管事实(在其他答案中已经注明),* apply系列的大部分功能都被极受欢迎的plyr包所涵盖,但基本功能仍然有用且值得了解。


此答案旨在作为新的useRs的一种路标,以帮助指导他们针对特定问题的正确*应用功能。请注意,旨在简单地反刍或替换R文档!希望这个答案可以帮助您确定哪种*应用功能适合您的情况,然后您可以进一步研究它。除了一个例外,性能差异将无法解决。



  • 应用 - 如果要将函数应用于行或列
    矩阵(和更高维的类似物);通常不建议使用数据帧,因为它会首先强制转换为矩阵。


    # Two dimensional matrix
    M <- matrix(seq(1,16), 4, 4)
    
    # apply min to rows
    apply(M, 1, min)
    [1] 1 2 3 4
    
    # apply max to columns
    apply(M, 2, max)
    [1]  4  8 12 16
    
    # 3 dimensional array
    M <- array( seq(32), dim = c(4,4,2))
    
    # Apply sum across each M[*, , ] - i.e Sum across 2nd and 3rd dimension
    apply(M, 1, sum)
    # Result is one-dimensional
    [1] 120 128 136 144
    
    # Apply sum across each M[*, *, ] - i.e Sum across 3rd dimension
    apply(M, c(1,2), sum)
    # Result is two-dimensional
         [,1] [,2] [,3] [,4]
    [1,]   18   26   34   42
    [2,]   20   28   36   44
    [3,]   22   30   38   46
    [4,]   24   32   40   48
    


    如果您想要行/列平均值或2D矩阵的总和,请务必
    调查高度优化,闪电般快colMeans
    rowMeanscolSumsrowSums

  • lapply - 当您想要将函数应用于a的每个元素时
    依次列出并返回一个列表。


    这是许多其他* apply函数的主力。剥
    支持他们的代码,你经常会找到lapply


    x <- list(a = 1, b = 1:3, c = 10:100) 
    lapply(x, FUN = length) 
    $a 
    [1] 1
    $b 
    [1] 3
    $c 
    [1] 91
    lapply(x, FUN = sum) 
    $a 
    [1] 1
    $b 
    [1] 6
    $c 
    [1] 5005
    

  • sapply - 当您想要将函数应用于a的每个元素时
    依次列出,但你需要一个向量,而不是列表。


    如果您发现自己键入unlist(lapply(...)),请停止并考虑
    sapply


    x <- list(a = 1, b = 1:3, c = 10:100)
    # Compare with above; a named vector, not a list 
    sapply(x, FUN = length)  
    a  b  c   
    1  3 91
    
    sapply(x, FUN = sum)   
    a    b    c    
    1    6 5005 
    


    sapply的更高级用途中,它将试图强迫它
    如果合适,结果为多维数组。例如,如果我们的函数返回相同长度的向量,sapply将使用它们作为矩阵的列:


    sapply(1:5,function(x) rnorm(3,x))
    


    如果我们的函数返回一个二维矩阵,sapply将基本上做同样的事情,将每个返回的矩阵视为一个长向量:


    sapply(1:5,function(x) matrix(x,2,2))
    


    除非我们指定simplify = "array",否则它将使用各个矩阵来构建一个多维数组:


    sapply(1:5,function(x) matrix(x,2,2), simplify = "array")
    


    这些行为中的每一个当然都取决于我们的函数返回相同长度或维度的向量或矩阵。

  • vapply - 当您想使用sapply但可能需要
    从代码中挤出更多的速度。


    对于vapply,你基本上给R一个什么样的东西的例子
    你的函数将返回,这可以节省一些时间强制返回
    值适合单个原子向量。


    x <- list(a = 1, b = 1:3, c = 10:100)
    #Note that since the advantage here is mainly speed, this
    # example is only for illustration. We're telling R that
    # everything returned by length() should be an integer of 
    # length 1. 
    vapply(x, FUN = length, FUN.VALUE = 0L) 
    a  b  c  
    1  3 91
    

  • mapply - 当您有多个数据结构时(例如
    向量,列表)并且您想要将函数应用于第1个元素
    每个,然后是每个的第二个元素等,强制结果
    sapply中的矢量/数组。


    在您的功能必须接受的意义上,这是多变量的
    多个参数。


    #Sums the 1st elements, the 2nd elements, etc. 
    mapply(sum, 1:5, 1:5, 1:5) 
    [1]  3  6  9 12 15
    #To do rep(1,4), rep(2,3), etc.
    mapply(rep, 1:4, 4:1)   
    [**1**]
    [1] 1 1 1 1
    
    [**2**]
    [1] 2 2 2
    
    [**3**]
    [1] 3 3
    
    [**4**]
    [1] 4
    

  • 地图 - 使用SIMPLIFY = FALSEmapply包装,因此保证返回列表。


    Map(sum, 1:5, 1:5, 1:5)
    [**1**]
    [1] 3
    
    [**2**]
    [1] 6
    
    [**3**]
    [1] 9
    
    [**4**]
    [1] 12
    
    [**5**]
    [1] 15
    

  • rapply - 当您想要递归地将函数应用于嵌套列表结构的每个元素时。


    为了让你知道rapply有多罕见,我在第一次发布这个答案时就忘记了!显然,我确信很多人都会使用它,但YMMV。rapply最好用一个用户定义的函数来说明:


    # Append ! to string, otherwise increment
    myFun <- function(x){
        if(is.character(x)){
          return(paste(x,"!",sep=""))
        }
        else{
          return(x + 1)
        }
    }
    
    #A nested list structure
    l <- list(a = list(a1 = "Boo", b1 = 2, c1 = "Eeek"), 
              b = 3, c = "Yikes", 
              d = list(a2 = 1, b2 = list(a3 = "Hey", b3 = 5)))
    
    
    # Result is named vector, coerced to character          
    rapply(l, myFun)
    
    # Result is a nested list like l, with values altered
    rapply(l, myFun, how="replace")
    

  • tapply - 当您要将某个功能应用于子集
    向量和子集由一些其他向量定义,通常是a
    因素。


    *的黑羊适用于各种各样的家庭。帮助文件的使用
    短语衣衫褴褛的阵列可能有点令人困惑,但实际上却是这样
    很简单。


    矢量:


    x <- 1:20
    


    定义组的因子(长度相同!):


    y <- factor(rep(letters[1:5], each = 4))
    


    y定义的每个子组中添加x中的值:


    tapply(x, y, sum)  
     a  b  c  d  e  
    10 26 42 58 74 
    


    可以在定义子组的地方处理更复杂的示例
    通过几个因素列表的独特组合。 tapply
    在精神上类似于split-apply-combine功能
    常见于R(aggregatebyaveddply等。因此它的
    黑羊身份。


其它参考1


在旁注中,这里是各种plyr函数如何对应于*apply函数(从plyr网页的介绍到plyr文档http://had.co.nz/plyr/) [185]


Base function   Input   Output   plyr function 
---------------------------------------
aggregate        d       d       ddply + colwise 
apply            a       a/l     aaply / alply 
by               d       l       dlply 
lapply           l       l       llply  
mapply           a       a/l     maply / mlply 
replicate        r       a/l     raply / rlply 
sapply           l       a       laply 


plyr的目标之一是为每个函数提供一致的命名约定,对函数名中的输入和输出数据类型进行编码。它还提供输出的一致性,因为dlply()的输出很容易通过ldply()以产生有用的输出等。


从概念上讲,学习plyr并不比理解基*apply函数困难。


plyrreshape函数在我的日常使用中取代了几乎所有这些函数。但是,从介绍到Plyr文件:



  相关函数tapplysweepplyr中没有相应的功能,并且仍然有用。 merge对于将摘要与原始数据相结合非常有用。


其它参考2


来自http://www.slideshare.net/hadley/plyr-one-data-analytic-strategy:[186]的幻灯片21





(希望很明显apply对应@Hadley的aaplyaggregate对应@Hadley的ddply等。同一幻灯片的幻灯片20将澄清如果你从这张图片中得不到它。)


(左边是输入,顶部是输出)

其它参考3


首先从Joran的优秀答案开始 - 怀疑任何事情都可以更好。


然后,以下助记符可能有助于记住每个之间的区别。虽然有些是显而易见的,但有些可能不那么明显 - 因为这些你会在Joran的讨论中找到理由。


助记符



  • lapply是列表应用,它作用于列表或向量并返回列表。

  • sapply是 simple lapply(函数默认为在可能的情况下返回向量或矩阵)

  • vapply是已验证的应用(允许预先指定返回对象类型)

  • rapply是递归申请嵌套列表,即列表中的列表

  • tapply是标记应用,其中标记用于标识子集

  • apply是泛型:将函数应用于矩阵的行或列(或更一般地说,应用于数组的维度)



构建正确的背景


如果使用apply家庭仍然觉得你有点陌生,那么你可能会错过一个关键的观点。


这两篇文章可以提供帮助。它们提供了必要的背景来激发apply函数族提供的函数式编程技术


Lisp的用户将立即认识到这种范式。如果你不熟悉Lisp,一旦你了解了FP,你将获得一个强大的观点用于R - 并且apply会更有意义。



  • 高级R:功能编程,作者:Hadley Wickham

  • 简单函数编程在R中,作者:Michael Barton


其它参考4


因为我意识到这篇文章的(非常优秀的)答案缺乏byaggregate的解释。这是我的贡献。[188] [189]


BY



by函数,如文档中所述,可以作为tapply的包装器。当我们想要计算tapply无法处理的任务时,会出现by的强大功能。这个代码就是一个例子:


ct <- tapply(iris$Sepal.Width , iris$Species , summary )
cb <- by(iris$Sepal.Width , iris$Species , summary )

 cb
iris$Species: setosa
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  2.300   3.200   3.400   3.428   3.675   4.400 
-------------------------------------------------------------- 
iris$Species: versicolor
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  2.000   2.525   2.800   2.770   3.000   3.400 
-------------------------------------------------------------- 
iris$Species: virginica
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  2.200   2.800   3.000   2.974   3.175   3.800 


ct
$setosa
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  2.300   3.200   3.400   3.428   3.675   4.400 

$versicolor
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  2.000   2.525   2.800   2.770   3.000   3.400 

$virginica
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  2.200   2.800   3.000   2.974   3.175   3.800 


如果我们打印这两个对象,ctcb,我们基本上具有相同的结果,唯一的区别在于它们的显示方式和不同的class属性,分别为[[120 [[]] cbarray ct


正如我所说,by的力量在我们不能使用tapply时出现;以下代码是一个例子:


 tapply(iris, iris$Species, summary )
Error in tapply(iris, iris$Species, summary) : 
  arguments must have same length


R表示参数必须具有相同的长度,比如说我们想要计算iris中所有变量的summary沿着因子Species:但是R只是不能这样做,因为它不知道如何处理。


使用by函数R为data frame类调度特定方法,然后让summary函数工作,即使第一个参数(和类型)的长度不同。


bywork <- by(iris, iris$Species, summary )

bywork
iris$Species: setosa
  Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width          Species  
 Min.   :4.300   Min.   :2.300   Min.   :1.000   Min.   :0.100   setosa    :50  
 1st Qu.:4.800   1st Qu.:3.200   1st Qu.:1.400   1st Qu.:0.200   versicolor: 0  
 Median :5.000   Median :3.400   Median :1.500   Median :0.200   virginica : 0  
 Mean   :5.006   Mean   :3.428   Mean   :1.462   Mean   :0.246                  
 3rd Qu.:5.200   3rd Qu.:3.675   3rd Qu.:1.575   3rd Qu.:0.300                  
 Max.   :5.800   Max.   :4.400   Max.   :1.900   Max.   :0.600                  
-------------------------------------------------------------- 
iris$Species: versicolor
  Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length   Petal.Width          Species  
 Min.   :4.900   Min.   :2.000   Min.   :3.00   Min.   :1.000   setosa    : 0  
 1st Qu.:5.600   1st Qu.:2.525   1st Qu.:4.00   1st Qu.:1.200   versicolor:50  
 Median :5.900   Median :2.800   Median :4.35   Median :1.300   virginica : 0  
 Mean   :5.936   Mean   :2.770   Mean   :4.26   Mean   :1.326                  
 3rd Qu.:6.300   3rd Qu.:3.000   3rd Qu.:4.60   3rd Qu.:1.500                  
 Max.   :7.000   Max.   :3.400   Max.   :5.10   Max.   :1.800                  
-------------------------------------------------------------- 
iris$Species: virginica
  Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width          Species  
 Min.   :4.900   Min.   :2.200   Min.   :4.500   Min.   :1.400   setosa    : 0  
 1st Qu.:6.225   1st Qu.:2.800   1st Qu.:5.100   1st Qu.:1.800   versicolor: 0  
 Median :6.500   Median :3.000   Median :5.550   Median :2.000   virginica :50  
 Mean   :6.588   Mean   :2.974   Mean   :5.552   Mean   :2.026                  
 3rd Qu.:6.900   3rd Qu.:3.175   3rd Qu.:5.875   3rd Qu.:2.300                  
 Max.   :7.900   Max.   :3.800   Max.   :6.900   Max.   :2.500     


它确实有效,结果非常令人惊讶。类by的一个对象是Species(比如说,对于每一个)计算每个变量的summary


请注意,如果第一个参数是data frame,则调度函数必须具有该类对象的方法。例如,我们将此代码与mean函数一起使用,我们将拥有完全没有意义的代码:


 by(iris, iris$Species, mean)
iris$Species: setosa
[1] NA
------------------------------------------- 
iris$Species: versicolor
[1] NA
------------------------------------------- 
iris$Species: virginica
[1] NA
Warning messages:
1: In mean.default(data[x, , drop = FALSE], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
2: In mean.default(data[x, , drop = FALSE], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA
3: In mean.default(data[x, , drop = FALSE], ...) :
  argument is not numeric or logical: returning NA


AGGREGATE



aggregate如果我们以这种方式使用它,可以被视为另一种不同的使用方式tapply


at <- tapply(iris$Sepal.Length , iris$Species , mean)
ag <- aggregate(iris$Sepal.Length , list(iris$Species), mean)

 at
    setosa versicolor  virginica 
     5.006      5.936      6.588 
 ag
     Group.1     x
1     setosa 5.006
2 versicolor 5.936
3  virginica 6.588


两个直接的区别在于aggregate 的第二个参数必须是一个列表,而tapply 可以(非强制性)是一个列表,并且aggregate的输出是数据帧,而tapply的输出是array


aggregate的强大之处在于它可以使用subset参数轻松处理数据的子集,并且它还具有ts个对象和formula的方法。


在某些情况下,这些元素使aggregate更容易与tapply一起使用。
以下是一些示例(可在文档中找到):


ag <- aggregate(len ~ ., data = ToothGrowth, mean)

 ag
  supp dose   len
1   OJ  0.5 13.23
2   VC  0.5  7.98
3   OJ  1.0 22.70
4   VC  1.0 16.77
5   OJ  2.0 26.06
6   VC  2.0 26.14


我们可以用tapply实现相同的功能,但语法稍微困难,输出(在某些情况下)可读性较差:


att <- tapply(ToothGrowth$len, list(ToothGrowth$dose, ToothGrowth$supp), mean)

 att
       OJ    VC
0.5 13.23  7.98
1   22.70 16.77
2   26.06 26.14


还有一些时候我们不能使用bytapply而我们必须使用aggregate


 ag1 <- aggregate(cbind(Ozone, Temp) ~ Month, data = airquality, mean)

 ag1
  Month    Ozone     Temp
1     5 23.61538 66.73077
2     6 29.44444 78.22222
3     7 59.11538 83.88462
4     8 59.96154 83.96154
5     9 31.44828 76.89655


我们无法在一次调用中使用tapply获得先前的结果,但我们必须计算每个元素的Month的平均值,然后将它们组合起来(还要注意我们必须调用na.rm = TRUE,因为aggregate函数的formula方法默认为na.action = na.omit):


ta1 <- tapply(airquality$Ozone, airquality$Month, mean, na.rm = TRUE)
ta2 <- tapply(airquality$Temp, airquality$Month, mean, na.rm = TRUE)

 cbind(ta1, ta2)
       ta1      ta2
5 23.61538 65.54839
6 29.44444 79.10000
7 59.11538 83.90323
8 59.96154 83.96774
9 31.44828 76.90000


by我们实际上无法实现以下函数调用返回错误(但很可能它与提供的函数有关,mean):


by(airquality[c("Ozone", "Temp")], airquality$Month, mean, na.rm = TRUE)


其他时候结果是相同的,差异只是在类中(然后它是如何显示/打印的,而不仅仅是 - 例如,如何将其子集化)对象:


byagg <- by(airquality[c("Ozone", "Temp")], airquality$Month, summary)
aggagg <- aggregate(cbind(Ozone, Temp) ~ Month, data = airquality, summary)


以前的代码实现了相同的目标和结果,在某些方面,使用的工具只是个人品味和需求的问题;前两个对象在子集方面有非常不同的需求。

其它参考5


有很多很好的答案可以讨论每个函数的用例差异。答案都没有讨论性能上的差异。这是合理的,因为各种函数期望各种输入并产生各种输出,但是它们中的大多数具有通过系列/组来评估的一般共同目标。我的回答是关注绩效。由于上述原因,矢量的输入创建包含在时序中,因此不测量apply函数。


我一次测试了两个不同的函数sumlength。测试的体积输入为50M,输出为50K。我还包括了两个目前流行的包,这些包在提出问题时没有被广泛使用,data.tabledplyr。如果你的目标是良好的表现,那么两者绝对值得一看。





library(dplyr)
library(data.table)
set.seed(123)
n = 5e7
k = 5e5
x = runif(n)
grp = sample(k, n, TRUE)

timing = list()

# sapply
timing[**"sapply"**] = system.time({
    lt = split(x, grp)
    r.sapply = sapply(lt, function(x) list(sum(x), length(x)), simplify = FALSE)
})

# lapply
timing[**"lapply"**] = system.time({
    lt = split(x, grp)
    r.lapply = lapply(lt, function(x) list(sum(x), length(x)))
})

# tapply
timing[**"tapply"**] = system.time(
    r.tapply <- tapply(x, list(grp), function(x) list(sum(x), length(x)))
)

# by
timing[**"by"**] = system.time(
    r.by <- by(x, list(grp), function(x) list(sum(x), length(x)), simplify = FALSE)
)

# aggregate
timing[**"aggregate"**] = system.time(
    r.aggregate <- aggregate(x, list(grp), function(x) list(sum(x), length(x)), simplify = FALSE)
)

# dplyr
timing[**"dplyr"**] = system.time({
    df = data_frame(x, grp)
    r.dplyr = summarise(group_by(df, grp), sum(x), n())
})

# data.table
timing[**"data.table"**] = system.time({
    dt = setnames(setDT(list(x, grp)), c("x","grp"))
    r.data.table = dt[, .(sum(x), .N), grp]
})

# all output size match to group count
sapply(list(sapply=r.sapply, lapply=r.lapply, tapply=r.tapply, by=r.by, aggregate=r.aggregate, dplyr=r.dplyr, data.table=r.data.table), 
       function(x) (if(is.data.frame(x)) nrow else length)(x)==k)
#    sapply     lapply     tapply         by  aggregate      dplyr data.table 
#      TRUE       TRUE       TRUE       TRUE       TRUE       TRUE       TRUE 





# print timings
as.data.table(sapply(timing, `[**`, "elapsed"), keep.rownames = TRUE
              )[,.(fun = V1, elapsed = V2)
                ][order(-elapsed)]
#          fun elapsed
#1:  aggregate 109.139
#2:         by  25.738
#3:      dplyr  18.978
#4:     tapply  17.006
#5:     lapply  11.524
#6:     sapply  11.326
#7: data.table   2.686

其它参考6


值得一提的是aveavetapply的友好表亲。它以一种形式返回结果,您可以直接插回数据框。


dfr <- data.frame(a=1:20, f=rep(LETTERS[1:5], each=4))
means <- tapply(dfr$a, dfr$f, mean)
##  A    B    C    D    E 
## 2.5  6.5 10.5 14.5 18.5 

## great, but putting it back in the data frame is another line:

dfr$m <- means[dfr$f]

dfr$m2 <- ave(dfr$a, dfr$f, FUN=mean) # NB argument name FUN is needed!
dfr
##   a f    m   m2
##   1 A  2.5  2.5
##   2 A  2.5  2.5
##   3 A  2.5  2.5
##   4 A  2.5  2.5
##   5 B  6.5  6.5
##   6 B  6.5  6.5
##   7 B  6.5  6.5
##   ...


基本包中没有任何内容像ave一样用于整个数据帧(因为by与数据帧的tapply类似)。但你可以捏造它:


dfr$foo <- ave(1:nrow(dfr), dfr$f, FUN=function(x) {
    x <- dfr[x,]
    sum(x$m*x$m2)
})
dfr
##     a f    m   m2    foo
## 1   1 A  2.5  2.5    25
## 2   2 A  2.5  2.5    25
## 3   3 A  2.5  2.5    25
## ...

其它参考7


尽管这里有很多很好的答案,但还有2个基本函数值得一提,有用outer函数和模糊eapply函数





outer是一个非常有用的功能,隐藏为一个更普通的功能。如果您阅读outer的帮助,其说明如下:


The outer product of the arrays X and Y is the array A with dimension  
c(dim(X), dim(Y)) where element A[c(arrayindex.x, arrayindex.y)] =   
FUN(X[arrayindex.x], Y[arrayindex.y], ...).


这似乎只对线性代数类型的东西有用。但是,它可以像mapply一样用于将函数应用于两个输入向量。不同之处在于mapply将函数应用于前两个元素,然后应用于后两个元素,而outer将函数应用于来自第一个向量的一个元素和来自第二个元素的一个元素的每个组合。例如:


 A<-c(1,3,5,7,9)
 B<-c(0,3,6,9,12)

mapply(FUN=pmax, A, B)

> mapply(FUN=pmax, A, B)
[1]  1  3  6  9 12

outer(A,B, pmax)

 > outer(A,B, pmax)
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
 [1,]    1    3    6    9   12
 [2,]    3    3    6    9   12
 [3,]    5    5    6    9   12
 [4,]    7    7    7    9   12
 [5,]    9    9    9    9   12


当我有一个值向量和一个条件向量时,我亲自使用了这个,并希望看到哪些值符合哪些条件。


eapply


eapplylapply类似,不同之处在于它不是将函数应用于列表中的每个元素,而是将函数应用于环境中的每个元素。例如,如果要在全局环境中查找用户定义函数的列表:


A<-c(1,3,5,7,9)
B<-c(0,3,6,9,12)
C<-list(x=1, y=2)
D<-function(x){x+1}

> eapply(.GlobalEnv, is.function)
$A
[1] FALSE

$B
[1] FALSE

$C
[1] FALSE

$D
[1] TRUE 


坦率地说,我不会非常使用它,但如果你正在构建大量的软件包或创建很多环境,它可能会派上用场。

其它参考8


我最近发现了相当有用的sweep函数,并在此处添加它以便完整:


扫描


基本思想是通过行或列方式扫描并返回修改后的数组。一个例子将使这一点清楚(来源:datacamp):[190]


我们假设您有一个矩阵,并希望逐列标准化:[191]


dataPoints <- matrix(4:15, nrow = 4)

# Find means per column with `apply()`
dataPoints_means <- apply(dataPoints, 2, mean)

# Find standard deviation with `apply()`
dataPoints_sdev <- apply(dataPoints, 2, sd)

# Center the points 
dataPoints_Trans1 <- sweep(dataPoints, 2, dataPoints_means,"-")
print(dataPoints_Trans1)
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,] -1.5 -1.5 -1.5
## [2,] -0.5 -0.5 -0.5
## [3,]  0.5  0.5  0.5
## [4,]  1.5  1.5  1.5
# Return the result
dataPoints_Trans1
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,] -1.5 -1.5 -1.5
## [2,] -0.5 -0.5 -0.5
## [3,]  0.5  0.5  0.5
## [4,]  1.5  1.5  1.5
# Normalize
dataPoints_Trans2 <- sweep(dataPoints_Trans1, 2, dataPoints_sdev, "/")

# Return the result
dataPoints_Trans2
##            [,1]       [,2]       [,3]
## [1,] -1.1618950 -1.1618950 -1.1618950
## [2,] -0.3872983 -0.3872983 -0.3872983
## [3,]  0.3872983  0.3872983  0.3872983
## [4,]  1.1618950  1.1618950  1.1618950


注意:对于这个简单的例子,当然可以通过apply(dataPoints, 2, scale)​​]]更容易地实现相同的结果