apply函数集来转换R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...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！...让我们首先从最初定义的矩阵创建一个数据帧： df <- as.data.frame(data) ?...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。 现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。
隐式循环 在单细胞分析中，我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数，循环读取多个数据集 比如在技能树最近如何整合多个单细胞数据集推文中，就多次用到了lapply()函数 dir='GSE152938...(sceList, dim)) 正好复习R语言基础的时候，学到了apply()和lapply()两个函数，那一起来了解一下隐式循环吧！...apply()函数 apply()一般用于处理矩阵/数据框，返回通过将函数应用于数组或矩阵的边距而获得的向量或数组或值列表。...[,1:4], 2, plot) lapply()函数 lapply返回与X长度相同的列表，其中的每个元素都是将FUN应用于X的相应元素的结果。...lapply是apply()函数的变种，主要用于处理列表/向量（列表/向量没有行和列的概念，所以会比对矩阵/数据框的操作更简单一些），也更适用于批量读取数据或者处理统计数据 基本语法为： lapply(
本文节选自张丹的《R的极客理想》系列。 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。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得，我严重鄙视只会写for的R程序员。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...参数列表： X:list、data.frame数据 FUN: 自定义的调用函数 …: 更多参数，可选 比如，计算list中的每个KEY对应该的数据的分位数。
问题 如何定义一个R函数。 解决方案 使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。...先前的例子中我们提到将cv函数作为lapply函数的一个参数，而若使用匿名函数直接作为lapply函数的参数，则能将原先的命令简化至同一行中： > lapply(lst, function(x) sd(...条件执行 R语法中包含if语句，更多详情可以使用help(Control)命令查看。 循环语句 R语法中也包括for循环、while循环以及repeat循环语句。...2.12 定义函数 问题 如何定义一个R函数。 解决方案 使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。...条件执行 R语法中包含if语句，更多详情可以使用help(Control)命令查看。 循环语句 R语法中也包括for循环、while循环以及repeat循环语句。
那么我们来看下在R语言中有哪些并行的包：隐式并行：OpenBLAS，Intel MKL，NVIDIA cuBLAS等；显性并行：parallel（主打lapply应用）、foreach（主打for循环）...所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序；隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然，在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。...5. clusterCall() 在并行环境中，一次运行过程在各节点的值。clusterMap便可以直接运行所用的值，并以列表形式展示所有结果。...6. parLapply(), parSapply(), 和 parApply() 和函数 lapply, sapply 及 apply一一对应。可以直接将自定义的函数引入并行环境。...8. do.call() 针对某个数据集执行指定的函数功能。
使用 spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply SparkR 中运行 SQL 查询 机器学习 算法 分类 回归 树 聚类 协同过滤...从数据源创建 SparkDataFrames 常见的方法是 read.df. 此方法将加载文件的路径和数据源的类型，并且将自动使用当前活动的 SparkSession....） SparkR 还提供了一些可以直接应用于列进行数据处理和 aggregatation（聚合）的函数.... 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.
写在前面： 在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中，我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。...1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...()函数 对于向量和矩阵，我们可以方便的使用循环等来进行统计计算，然而对含有因子的数据框，aggregate()函数就会大显威力，其使用语法如下： aggregate(object, by, FUN,...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。...# Function body：函数体包含定义函数是使用来做什么的语句集合。 # return：一个函数的返回值是在函数体中评估计算最后一个表达式的值。
❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...❞ 下面是 lapply 的基本语法： lapply(数据, 函数) 其中，数据是一个列表或其他数据类型，函数是要对数据执行的操作。...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") #...使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数 lapply(x, toupper) [[1]] [1] "APPLE" [[2]] [1] "BANANA" [[3]]...总结 ❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。它们包括 lapply、sapply、apply 和 tapply 函数，每个函数都有各自的用途。
更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...2向量的循环补齐 两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。...lapply和sapply 因为数据框技术上就是列表，所以lapply和sapply可以应用于数据框。...数据框是列表的特例，数据框的列构成列表的组件，所以lapply函数会作用于数据框的每一列，返回返回一个列表。但未知错乱，意义不大。
' )) 有意思的是我仍然是选择老牌r包，parallel； 使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上...par的签字，比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。...的bed坐标文件进行注释，就自定义了函数 run_ChIPseeker，然后把全部的bed文件路径名字存储在 fs这个向量，然后就可以使用 parLapply 的模式，使用8个线程进行并行计算啦，代码如下所示...(cl) # 关闭集群 值得注意的是，8个线程内部都需要定义 run_ChIPseeker 函数哦。...，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习
p=24996 我一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。R软件恰好满足了我的需求。 将数据设置为正确的格式是一个比较麻烦的过程。现在，本文仅说明如何构建多级图。...构造数据 此示例的计划是在六层中的每一层具有四个节点，并且层之间具有流。数据很好地说明了该过程，并且产生的结果与我所追求的最终图一致。我们必须为节点和边创建数据结构。...从边开始，然后使用这些数据提取节点。 边数据帧由具有“从”节点（N1）和“至”节点（N2）的记录以及它们之间的流的值组成。在这里，我系统地构建了一个随机流网格，并删除了一些破坏对称性的记录。...> eges = data.frame > > head(eges) 然后从边数据帧中提取节点的名称。根据标签计算节点的水平和垂直位置。...为此，我们将节点，边和样式数据结构连接到列表中，然后将“ river”添加到类属性列表中。 > rp <- list > # > class<- c 这样就可以制作图。
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，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。...其中参数na.rm=TRUE，可以忽略所用的NA值 ? 2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
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。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...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。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。...lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。
笔者寄语：apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，R语言中不要轻易使用循环语句。...lapply与函数sapply 每一列数据采用同一种函数形式，比如求X变量得分位数，比如求X变量的循环函数。...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。...environment中命名值进行FUN计算后返回一个列表值，用户可以请求所有使用过的命名对象。...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。
在这里我们就得介绍一下R的隐式循环了，之前我们学习过while循环，repeat，break循环，for循环；循环的一个常用功能是把一个函数应用到一组值或者向量中的每一个元素，并将结果返回。...在R中，就可以使用lapply()和sapply()两个函数实现。前一个总是返回列表(用“l”标识)，而后者则尽可能将结果简化(用“s”标识)成向量或矩阵。...因此，计算数值向量组成的数据框中每个变量的均值可以如下操作： > lapply(thuesen,mean,na.rm=T) $blood.glucose [1] 10.3 $short.velocity...列表元素的名称通常作为输出结果列的名称。由于函数应用于整个数据框，所以可以选择数据框的子集进行运算，这里是选择了数值变量。...01 直方图 之前我们已经使用过hist()函数来得到一个简单的直方图，R可以根据数据选择合适的分割。同时也可以通过breaks来设定区间数量。
list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...操作的函数，批量操作 图片 图片 分批次将运行结果保存为R.data格式便于管理数据 图片 大段代码暂时不运行可以进行折叠，并加入一个if 判断或者注释掉 表达矩阵箱线图 表达矩阵 R 语言作图要求将宽数据的表达矩阵转变成长数据后昨天...apply族函数，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, …)...apply(test, 1, sum) ##对test数据框的每一行求和 图片 图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作...test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply
第五章 高级数据管理 本章概要 1 数学和统计函数 2 字符函数 3 循环和条件执行 4 用户所写函数 5 聚合和改造数据的方法 本章所介绍内容概括如下。...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。...2 R的reshape包中函数数据进行改造。 总结 1 基于R中丰富的函数管理数据，比如数学函数、统计函数、字符函数。 2 R中流程控制结构，重复与循环和条件选择。...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。
= eSet[[1]] 这句代码是用来提取 eSet 数据框中的第一列数据。...这个函数通常与setNames()函数一起使用，后者为数据框的列设置名称。#phenoData的全称是表型数据。在生物信息学中，它通常指的是描述样本信息的临床数据，如年龄、性别、治疗手段等。...#隐式循环+自定义函数#第一种方法fs=dir("GSE106899_RAW/")re = list() for (i in 1:length(fs)){ re[[i]]=read.delim(paste0...})#re4=do.call(cbind,re3)#以上是将列表中的元素合并成一个数据框#re=list()# 3.基因过滤##需要过滤一下那些在很多样本里表达量都为0或者表达量很低的基因。...#1，函数会应用于矩阵的每一列（即，横向）。 #2，函数会应用于矩阵的每一行（即，纵向）。
而foreach包更为基础，而且可自定义的内容很多，而且实用性比较强，可以简单的用，也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。...包简介与主要函数解读 foreach包是revolutionanalytics公司贡献给R开源社区的一个包，它能使R中的并行计算更为方便。...顺序这东西，写过稍微复杂的函数都知道，特别在数据匹配时尤为重要，因为你需要定义一些rownames的名称，这时候输出的顺序万一不匹配，可能后面还要花时间匹配过来。...，每次定义一个iterator，它都内定了“循环次数”和“每次循环返回的值”，因此非常适合结合foreach的使用。...（参考：R语言︱函数使用技巧（循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）） 2、并行的时候，如何导入多个数值型变量？
p=9766 在某些情况下，你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。 现在，我们将通过制作点线图的动画来探索。...transition_reveal其默认是显示线条，仅绘制当前帧的点： 要创建点的累积动画，使用如下代码： shadow_mark 保留先前帧中的数据。...使用for循环绘制并保存每年的图表 要制作点和线的累积动画，我们需要编写一个循环为每帧创建一个单独的图像。...这部分代码将遍历列表中的每个条目：for (y in years)。 该代码使用相同的原理来绘制并保存每年的图表： 该代码如何工作 对于每一年，y该代码首先都会使一个称为R的R对象。...然后，它创建一个名为的R对象chart，这是从该数据绘制的静态ggplot2图表。 然后，使用该ggsave函数以定义的尺寸和分辨率保存该图表，从而在循环上进行进度更新。
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