一.apply族函数 1.apply  应用于矩阵和数组 # apply # 1代表行,2代表列 # create a matrix of 10 rows x 2 columns m <- matrix(c(1:10, 11:20), nrow = 10, ncol = 2) # mean of the rows apply(m, 1, mean) [1] 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # mean of the columns apply(m, 2, mean) [1]…

apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为: apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行.列都计算.示例代码:> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)> ma     [,1] [,2] [,3] [,4][1,]    1    3    1    7[2,]    2    4   …

本文原创,转载注明出处,本人Q1273314690 R中知道一个变量的主要内容和结构,对我们编写代码是很重要的,也可以帮我们避免很多错误. 但是,R中有好几个关于属性查看的函数,我们往往不知道什么时候使用哪个函数更合适. 在此总结如下:   所以结论是,通常还是使用attributes函数和str函数,就OK了 原始表格: 具体的几个函数的细节,虽然我也写了,但文章太长,不再贴出         来自为知笔记(Wiz) 附件列表…

R中的grep.grepl.sub.gsub.regexpr.gregexpr等函数都使用正则表达式的规则进行匹配.默认是egrep的规则,也可以选用Perl语言的规则.在这里,我们以R中的sub函数为例(因为该函数可以返回替换字符串后的具体内容)介绍正则表达式的用法. 对该函数的逻辑参数都使用默认值(ignore.case = FALSE,表示大小写敏感:extended = TRUE,表示使用egrep规则:perl = FALSE,表示不使用Perl规则:fixed = FALSE,表示不…

1.去除重复数据 函数:duplicated(x, incomparables = FALSE, MARGIN = 1,fromLast = FALSE, ...),返回一个布尔值向量,重复数据的第一个为FALSE,其他为TRUE. x可以是vector或data.frame.为data.frame时,数据的基本单位是行. 2.*apply系列 2.1以行或列为单位向函数传递参数:apply(X, MARGIN, FUN, ...),返回一个结果向量. x是数据,可以是矩阵,数据框.margin…

do.call 函数是一个高阶函数, 其第一个参数为一个函数名,或者匿名函数,第二个参数是一个list 对象, 其实是参数列表 比如读取文件test.txt, 内容为 read.table(input, sep="\t") 可以写作 do.call(read.table, list(file="test.txt", sep="\t")) 参数列表可以指定参数的名字,如果不指定,就需要写上全部的参数,而且位置必须和函数定义中的所有参数的前后位置一致…

sprintf( )函数很强大,但并非适用于所有应用场景.例如,如果一些部分在模板中多次出现,那么就需要多次写一样的参数.这通常会使得代码冗长而且难以修改:sprintf("%s, %d years old, majors in %s and loves %s.", "James", 25,"Physics","Physics")## [1] "James, 25 years old, majors in Physi…

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转自:http://blog.csdn.net/wa2003/article/details/45887055 R语言提供了批量处理函数,可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素,以简化操作. 这些函数底层是通过C来实现的,所以效率也比手工遍历来的高效.批量处理函数有很重要的apply族函数:lapply sapply apply tapply mapply.apply族函数是高效能计算的运算向量化(Vectorization)实现方法之一,比起传统的for,while常常能获得更好的性能. ap…

本系列是一个新的系列,在此系列中,我将和大家共同学习R语言.由于我对R语言的了解也甚少,所以本系列更多以一个学习者的视角来完成. 参考教材:<R语言实战>第二版(Robert I.Kabacoff),书中所提到的John Cook的优秀博文,关于代码规范的<来自Google的R语言编码风格指南>. 目录 Part 1:函数 Section 1:数学与统计函数 Section 2:概率函数 Section 3:其他实用函数 Part 2:其他控制 Section 1:循环与条件结构…