sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...例如，下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数，将其转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") #...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组，可以使用 sapply 函数。它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。...❞ 例如，下面的代码使用 sapply 函数将列表中的每个字符串转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表中的每个字符串执行...6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置 下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置
User-Defined Function（UDF 用户自定义函数） Run a given function on a large dataset using dapply or dapplyCollect... gapply or gapplyCollect 来运行一个指定的函数） gapply gapplyCollect 使用 spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply...User-Defined Function（UDF 用户自定义函数） 在 SparkR 中, 我们支持几种 User-Defined Functions: Run a given function... spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply 类似于本地 R 中的 lapply, spark.lapply 在元素列表中运行一个函数，并使用 Spark 分发计算...以类似于 doParallel 或 lapply 的方式应用于列表的元素. 所有计算的结果应该放在一台机器上.
print('0') } else if (i< 0){ print('-') } #简洁嵌套写法 ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) ####case_when函数的应用...apply(iris[,1:4], 2, plot) # 如果有写不下的参数，继续写在apply的括号里 apply(iris[,1:4], 2, plot,col = iris[,5]) # 或者也可以自定义函数...(list, FUN, …)函数--参数与自定义函数相似 4.2.1 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) 4.2.2 批量画图 lapply(1:4, function...) #半连接 基本不用 近似于 %in% anti_join(test1,test2,by="name") #反连接 基本不用 6.表达矩阵画箱线图 6.1操作过程图示 step1 对matrix进行转置...7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的ID的方法 ## (1)分步解法 a = colnames(y) b = x$
下载的gmt格式文件，打开后可以看见是下面这个样子的： gmt（Gene Matrix Transposed，基因矩阵转置）是多列注释文件，列与列之间都是Tab制表符分割。...gmt文件可用 read.gmt()函数读入，读入的数据是一个数据框。 gmt <- read.gmt("..../c5.go.cc.v7.2.symbols.gmt") class(gmt) 如何制作自定义的gmt文件？...collapse='\t') ) cat('\n') }) sink() } write.gmt(gs,file) gcSample数据是来自clusterProfiler包，只是用来练习，自己自定义的可能并不是这样的...可以自己构建类似上面gcSample的list，然后自己写一个函数输入就行。
length(x)){ s=s+x[[i]] result[[i]] = c(x[[i]],s) } result do.call(cbind,result) ## 通过先生成空的列表list，使用下标循环...+1 exp ###创造练习数据表达矩阵exp 图片 ##表达矩阵画图 library(tidyr) library(tibble) library(dplyr) dat = t(exp) %>% #转置表达矩阵...，宽表变长表 as.data.frame() %>% #将表达矩阵转换为数据框 rownames_to_column() %>% #将行名变成一列 mutate(group = rep(...，矩阵和数据框的隐式循环，只能用于数据框以及矩阵 apply优点在于可以应用自定义函数 ### 1.apply 处理矩阵或数据框 #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框...,mean) lapply(test,fivenum) lapply(test, var) lapply(test, sd) lapply(test, quantile) 图片 ### 3.sapply
apply函数家族 apply函数家族主要成员如下： apply 对数组行或者列使用函数 apply(X, MARGIN, FUN, ...) lapply 对列表或者向量使用函数 lapply...lapply()通过对x的每一个元素运用函数，生成一个与元素个数相同的值列表： lapply(X, FUN, ...)...X表示一个列表对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list，举例如下： sapply()是lapply函数的包装版。...举例如下： 4自定义函数 用户可以根据需求自定义函数，R函数是通过使用关键字function来创建。...我们可以直接在R中运行上面程序然后使用这个函数，也可以保存为R脚本然后使用source()函数调用。
前言 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...简介 由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...MARGIN：表示对行(1)或者是对列(2)应用函数。 FUN: 可是R自带函数，如mean，sum等。也可以是自己编写的函数。 ... ：FUN中的额外参数。...lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’l’就可以判断返回结果集的类型...$c[1] 0 0 1 1 1 可以看到，lapply很方便地把list数据集进行循环操作了，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用
到目前为止，我们只使用了一个参数的函数，并将它们应用于数据。apply家族最棒的部分是，它们也处理具有多个参数的函数！...接下来让我们使用lappy()函数。 lapply() 上面的apply()函数有一个约束，数据必须是至少2维的矩阵，apply()函数才能对其执行。lapply()函数删除了这个约束。...lapply()是list apply的缩写，可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量，lappy()都可以在这两个向量上使用。...实际上，sapply()甚至将输出转换为character类型的向量。理想情况下，这不是我们想要的。...使用tapply()非常容易，因为它会自动从item_cat 向量 中获取唯一的值，并几乎立即对数据应用所需的函数。
, ...) lapply Apply a Function over a List or Vector对列表或者向量使用函数 lapply(X, FUN, ...) sapply Apply a Function...lapply的使用格式为： lapply(X, FUN, ...) lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象， 这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。...其中X为List对象（该list的每个元素都是一个向量）， 其他类型的对象会被R通过函数as.list()自动转换为list类型。...mapply 函数mapply是函数sapply的变形版，mapply 将函数 FUN 依次应用每一个参数的第一个元素、第二个元素、第三个元素上。...lapply中所要使用的函数，一定需要是输入为单一变量，输出为单一变量可以存至list中。
1. apply的家族函数 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...我一般最常用的函数为apply和sapply，下面将分别介绍这8个函数的定义和使用方法。 2. apply函数 apply函数是最常用的代替for循环的函数。...通过上面的测试，对同一个计算来说，优先考虑R语言内置的向量计算，必须要用到循环时则使用apply函数，应该尽量避免显示的使用for,while等操作方法。...，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了。
常用字符函数如图6所示。 图6：常用字符函数 其他有用函数如图7所示。 图7：其他有用函数 函数应用于矩阵或者数据框。...lapply()和sapply()应用于列表类型的数据结构。 数据管理挑战的解法之道 对学生考试数据集管理的挑战解决之道。 程序清单如下。...用户可以根据具体问题自定义函数，自定义函数形式如下： myfunction <- function(arg1,arg2,arg3,…) { statements return(object) } 举两个例子说明如下...对矩阵或者数据框中的内容转置，即行变为列，列变为行。...3 R中用户所写函数，为了解决某个数据分析任务自定义函数实现和完成。
19、逻辑运算 20、控制结构相关 21、自定义函数相关 22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列 【往期回顾】 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R...语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲 正 文 1、str...18、数组相关 array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置...21、自定义函数相关 function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用 22、输入输出 cat，print：显示对象 sink：输出转向到指定文件 dump，save，dput...ts：时间序列对象 diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗 说明：本文中前半部分内容为作者自行整理，后半部分内容引自网络，稍作整理（蓝色标记部分是笔者认为比较常见和使用的函数
：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数 二、数学 1....数组 array：建立数组 matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵...rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名row/colnames...：行名或列名 %*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数...控制结构 if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。
概述 在实际的工作中，我们总要面对各种各样的数据结构处理，这些操作可以使用循环来完成，但是容易造成内存的占用，以前其实了解过这方面的函数，但是记不清，因此整理下 主要函数如下 apply lapply...X 处理的数据框 MARGIN 1表示对行，2表示对列处理，c(1,2)表示对行列进行操作 FUN 函数，可以为自定义函数，或者为内置函数 示例 # 使用iris数据集进行测试 data(iris) #...函数 lapply函数和apply函数的差别在于，lapply输出的为一个列表 参数方面少了margin 示例 x<-lapply(iris[,1:4],mean,na.rm=T) # 因为输出的为list...格式，因此一般情况下需要使用unlist函数进行分解 unlist(x) sapply函数 Sapply函数返回的是一个向量，不过增加了两个参数 simplify 如果为T，将输出结果数组化，否则为list...tapply函数一般对数据进行分组描述时使用 tapply(X, INDEX, FUN = NULL) 参数 -X: 一个对象，一般都是向量 -INDEX: 一个包含分类因子的列表 -FUN: 对X里面每个元素进行操作的函数
同样的使用的测试R对象在如下位置 文件名：test.rds 链接：https://pan.baidu.com/s/1l2hqNw034OEBwVvfy7_01g 提取码：kezh 载入工具包及导入rds...cnetplot() 进一步的解析问题并给出优雅解决方案 这部分主要解决两个问题： （1）上一篇的推文提到过，错误出现的原因是cnetplot生成的ggplot2对象中的data对象在渲染过程中某些数据被转换为了...（2）而报错的直接位置是来源于data <- lapply(data, ggplot2:::scales_map_df, scales = npscales)，正是其中的scales_map_df函数出错...因此这一次是自定义一个dropAsis函数来还原AsIs对象，它的逻辑如下： dropAsis <- function(x){ cls <- class(x) structure(x,...dat %>% clusterProfiler::cnetplot() # 成功 至此问题就得到解决了，只需要一个非常简单的自定义rescale.AsIs函数即可。
Lapply 前面说到apply是对于matrix和array的，针对list，我们可以使用lapply函数。该函数接收list，返回的结果也是一个list。...其调用如下： Apply(数据,运算函数,函数的参数) 对于Data Frame来说，如果不同的列有不同的数据类型，不能转换成Matrix，但是却可以转换成List，然后使用lapply函数。...这里就需要用到自定义函数。 函数可以是匿名函数，也可以是之前定义好的函数，由于这里逻辑简单，我们可以用匿名函数解决。...USE.NAMES是对字符串数据处理时，是否使用字符串作为命名的。...= TRUE,USE.NAMES = TRUE) 比如我们自定义一个函数m3，接受3个数值参数，然后将3个数字相乘返回结果： m3<-function(a,b,c){a*b*c} 然后我们构建3个向量
apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X， MARGIN， FUN， ...)...{base} 通过对x的每一个元素运用函数，生成一个与元素个数相同的值列表 lapply(X， FUN， ...)...(x，mean) $a [1] 5.5 $beta [1] 4.535125 $logic [1] 0.5 sapply {base} 这是一个用户友好版本，是lapply函数的包装版。...该函数返回值为向量、矩阵，如果simplify=”array”，且合适的情况下，将会通过simplify2array()函数转换为阵列。...eapply(env， FUN， ...， all.names = FALSE， USE.NAMES = TRUE) env 将被使用的环境 all.names 逻辑值，指示是否对所有值使用该函数 USE.NAMES
不用再被世面上众多的所谓的函数高级应用所吓倒止步不前，甚至给自己下了结论永远也没悟性去掌握函数的复杂使用，悲惨地走向了从入门到放弃的道路。...a758ac3e77e2 Excel催化剂功能第3波-与PowerbiDesktop互通互联 - 简书https://www.jianshu.com/p/e05460ad407d Excel催化剂功能第4波-一大波自定义函数高级应用...，包括在很早之前安装过，当使用的是自动更新的版本（电脑可访问外网），自定义函数已经安装成功在你电脑中，如需确认，可在公式选项卡的插入函数按钮，下拉三角型查看所有的函数类别，其中新增的自定义函数在最下方可查看到...自定义函数使用 当你记得函数名时，可直接输入=后接函数名，输入部分字母后，Excel会自动提示函数的全名，如下图所示，鼠标点击某个函数，会有此函数的用法简单介绍。 ?...自定义函数有哪些 决定有哪些自定义函数的唯一限制就是你的想像力，你想输入什么，然后就可以得到什么，我来负责制造这个黑箱，暂时开发出来的一些自定义函数，不一定全适合你的使用，学习函数用途最直接的方式莫过于有一函数的简单示例
韦恩图 我把表观调控数据分析，拆分成为了13张图，分别录制为13个视频，即将免费发布在B站，这个期间我们的视频编辑师还在兢兢业业的奋斗，希望这13张图能带领大家学会表观调控数据分析的一般流程， 然后应用到自己的课题哈...`sub()` 函数将染色体前缀 `chr` 替换为空，即 `chr1` 变成 `1` seqlevels(txdb) <- sub("chr", "", seqlevels(txdb)) seqlevels.../oldBedFiles/Cg_WT.narrowPeak.bed" # 使用 strsplit() 函数对 bedPeakFile 中的内容用 '.'...Pho_WT.narrowPeak.bed" "oldBedFiles/Psc_WT.narrowPeak.bed" "oldBedFiles/Spps_WT.narrowPeak.bed" # 结合上面我们编写的函数使用...lapply 进行批量注释 # 这里需要好好学习 apply() 家族函数的学习 # lapply 可以用 list # 可以看到 Rstudio 右上方 tmp 文件是含有 7 的 tmp = lapply
for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...同时对name和value两列数据进行迭代，使用map2函数： # 可以使用plot绘制 # name和value的值分别使用.x和.y引用 test_t %$% map2(name, value, ~...#转换为tibble，列名为value df %>% ggplot(aes(x=1:nrow(.), y=value)) + geom_point() }) 三张图，其中一张图（plot绘制）如下：...它的作用可和with类似，使用它后，管道后面的函数可以直接使用test_t的列名。 ggplot2后面的函数部分，x与y分别是对应name和value，最后绘图即可。...上面的图可以继续优化一下，如下： test_t %$% map2(name, value, function(x, y){ df <- as_tibble(y) #转换为tibble，列名为value
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