你可以看到输出与上面返回列表的lappy有何不同 vapply() 来到vapply()函数。lapply()、apply()和vapply()这三个函数是专门为所有类型的向量定制的。...正如预期的那样，我们得到了一个错误，因为无法从字符列表中计算最大值。numeric(1)指定我们希望输出为单个数值，其中每个元素的长度为1。如果我们使用lapply()或sapply()呢？...因此，当你提供一个向量作为输入时，tapply()会对向量的每个子集执行指定的操作。需要的参数包括： tapply(X, INDEX, FUN) 其中INDEX表示要用于分隔数据的因子。听起来耳熟吗？...是的，tapply()只不过是执行groupy操作并对分组数据应用某些函数的简单方法！...), b = c(13, 14, 15), c = c(16, 17, 18)) 现在，如果我们想找出每对列表元素之间的最大值呢？
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。...如果参数simplify=TRUE，则函数sapply的返回值不是一个list，而是一个矩阵； 若simplify=FALSE，则函数sapply的返回值仍然是一个list。...USE.NAMES 逻辑值，如果为TRUE，且x没有被命名，则对x进行命名。 FUN.VALUE 一个通用型向量，FUN函数返回值得模板。...X 一个列表 classes 关于类名的字符向量，或者为any时则匹配任何类 deflt 默认结果，如果使用了how=”replace”，则不能使用 how 字符串匹配三种可能结果 参考文献：...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。
{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， ...)...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。...USE.NAMES 逻辑值，如果为TRUE，且x没有被命名，则对x进行命名。...USE.NAMES 逻辑值，如果为TRUE，且x没有被命名，则对x进行命名。...X 一个列表 classes 关于类名的字符向量，或者为any时则匹配任何类 deflt 默认结果，如果使用了how=”replace”，则不能使用 how 字符串匹配三种可能结果
3向量化及向量化函数 3.1向量输入，向量或矩阵输出 向量输入，向量输出 向量化就是对向量的每一个元素应用函数，如果一个函数使用了向量化的运算符，那么它也被向量化了，代码运行速度会提升。...所以实际是用布尔值向量筛选x中的符合条件的元素，也就是执行的是 x[c(TRUE,FALSE,TRUE,TRUE)] 运用上述方式可以筛选另一个向量，也可以筛选自身。...并且三个变量的类型不一样，分别是字符型，数字型，逻辑值。 注意，列表的长度是3，是组件的个数。 列表索引 三种方式访问列表lst中的组件c，返回值是c的数据类型。...apply系列函数lapply``sapply lapply=list apply，对每个组件执行给定的函数，并返回另一个列表。...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。
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。...其中by是制定进行统计的类别列表，一般为因子变量，FUN为统计函数，可以随意选择。...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, ...)...# 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。...内置参数，用户输入参数从第6个开始，R脚本中的命令行参数的使用示例如下所示： 如果想忽略R内置参数，则可以如下设置： Args <- commandArgs(TRUE) 这样，Args[1]即为用户输入的第一个位置参数
如果右边数组中的每个非零元素都等于左边数组中相同下标的元素，函数返回TRUE。 array_max() 返回数组中的最大值，忽略空值，返回数组元素的相同类型。...array_max_index() 返回数组中的最大值及其对应的下标，忽略空值，返回类型的格式为[max, index]，其元素类型与输入类型相同。...array_min_index() 返回数组中的最小值及其对应的下标，忽略空值，返回类型的格式为[min, index]，其元素类型与输入类型相同。...array_fill() 将数组每个元素设置为参数值。 array_filter() 过滤掉数组中的指定元素，要求所有值非空。返回与输入相同的数据类型。...如果值在数组中不存在，则结果返回原数组。 （10）将二维数组列展开为一维数组集合。
❝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。...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]]...[1] "CHERRY" 注意，lapply 函数的返回值是一个列表，其中每个元素表示对应的数据执行函数后的结果。...❝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。
内存分配 n=1000000时seq_len(n)瞬时完成，而vec=numeric(n)#然后赋值要2s，但是如果一个空向量Vec=c()要共一个半小时。...lapply() 输入是向量/列表，返回列表。 sapply()和vapply()与lapply()类似，返回值不一定是列表。...类型一致 函数的返回值以同样的形式是个好习惯，但是不是所有函数都这样，比如：sapply() ，这会导致意想不到的问题。...lapply()与vapply()一致，dplyr::select()与dplyr::filter()也是.purr中是map_dbl()代替Map()，flatten_df()代替unlist()。...的一部分，可以将函数编译成字节代码，从而使运行更快，清除了大量解释器必须执行的耗时操作，如变量查询的时间。
在我之前转载的文章《apply,lapply,sapply用法探索》中已经对R中apply家族函数进行了比较详细地说明，这篇文章基于我在data campus中对lapply、sapply、vapply...几个函数的学习，以更为简单的实例来了解这几个以列表对输入的迭代函数。...basics，它计算每一天温度的最小、最大值、平均值以及中位数。...最为常见，以列表为输入，以列表为输出。...7.0 9.0 9.0 9.0 > vapply(temp, basics, numeric(3)) Error in vapply(temp, basics, numeric(3)) : 值的长度必需为
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(...X：向量(原子或列表)或表达式对象。其他对象(包括分类对象)将被base::as.list强制转换。 FUN：函数,即对x的每一行/列执行FUN这个函数。...写函数的函数——function() 使用apply或者lapply函数时，都有FUN参数，就是我们在执行循环时需要用的函数，这个函数可以是内置的比如mean或者sum等函数，也可以由我们自己构建 如果需要写对应需求的函数
一、基本 1.数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length...：求长度 subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr...计算 +, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入max，min，pmax，pmin：最大最小值 range...on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算system.time：表达式计算计时 invisible：使变量不显示menu：选择菜单（字符列表菜单） 其它与函数有关的还有...比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。
filter——数据筛选（筛选观测值，行） filter(Hdma_dat,pclass == 1) ##################################### #dplyr中基本函数...，它的输入参数和计算结果都是数据框，用法相对简单。...也可以，返回值是列表 > lapply(g,mean) $USA [1] 18.57292 $`non-USA` [1] 20.50889 ##分组结果 summary(g) split还有一个逆函数...lapply函数可以对每组数据都执行同样的算法。Split和lapply两者结合可以实现本案例。 2.由于分组后的数据可以复用，因此本算法比aggregate性能更高。...data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高。
} review <- lapply(completepath, read.txt) #如果程序警告，这里可能是部分文件最后一行没有换行导致，不用担心。...is.na(sentence)] #清除对应sentence里面的空值（文本内容），要先执行文本名 sentence <- sentence[!...去除原理就是导入停用词列表，是一列chr[1:n]的格式； 先与情感词典匹配，在停用词库去掉情感词典中的单词，以免删除了很多情感词，构造新的停用词； 再与源序列匹配，在原序列中去掉停用词。...如图1 中的id，就是一个主键，建立主键之间的关联可以用plyr中的Join函数，`join`默认设置下执行左连接。...is.na(表1$label),] #非NA值的行赋值 代码解读：表1为图1中的数据表，表2是id+label； join之后，在表1中加入匹配到的表2的label； 并且通过[!
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。...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。...4. sapply函数 sapply函数是一个简化版的lapply，sapply增加了2个参数simplify和USE.NAMES，主要就是让输出看起来更友好，返回值为向量，而不是list对象。...时，输出结果按数组进行分组 USE.NAMES: 如果X为字符串，TRUE设置字符串为数据名，FALSE不设置 我们还用上面lapply的计算需求进行说明。...> sapply(data.frame(x), sum) x1 x2 12 12 # 检查结果类型，sapply返回类型为向量，而lapply的返回类型为list > class(lapply(
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(...值调用 函数参数是“值调用”——如果你改变了函数中的参数值，改变只是局部的，并不会影响该参数所引用的变量值。 局部变量 你可以简单地通过赋值来创建一个局部变量，函数结束后该局部变量会消失。...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。...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(...值调用 函数参数是“值调用”——如果你改变了函数中的参数值，改变只是局部的，并不会影响该参数所引用的变量值。 局部变量 你可以简单地通过赋值来创建一个局部变量，函数结束后该局部变量会消失。
, 10:5) l2 <- list() l2[[1]] <- 1:10 l2[[2]] <- 10:5 ##生成列表的方式，直接生成以及生成一个空列表后添加元素 identical...(i in 1: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...##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(test,mean) lapply(test...（第一个写的数据框），右表中多余的数据舍去，没有的数据显示缺失值 right_join(test1,test2,by="name") ##右连接，以右侧的表的行为准构成新的数据框（第二个写的数据框），左表中多余的数据舍去
attach(Affairs) 上述操作的逆操作 detach(Affairs) 一般的操作 列出所有对象 objects() ls() 查看对象x的模式：空，数值，字符，逻辑，复数，列表，函数 (NULL...若M为数值型向量，则t(M)为矩阵型行向量 > t(M) 矩阵X乘矩阵Y。若Y是数值型的向量，R会自动判断其为行向量还是列向量。...功能与apply类似(参考上面的apply)，用于列表型数据 > lapply(...) simplified apply。...功能与lapply类似，区别在于函数结果的类型不是列表(list) > sapply(...) 与数据框有关的基本操作 数据框是一种特殊的列表，所以对列表适用的函数往往对数据框也适用。...(逻辑向量)维度相同的数值向量，若b[i]为TRUE，则x[i]为u，反之为v x = ifelse(b, u, v)
注意, 如果运行在所有分区上的函数的输出不能 pulled（拉）到 driver 的内存中过去, 则 dapplyCollect 会失败. # Convert waiting time from hours... 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....dplyr软件包上建模的，因此SparkR中的某些函数与dplyr中同名....你可以在 R 中使用search()检查搜索路径 迁移指南 SparkR 1.5.x 升级至 1.6.x 在Spark 1.6.0 之前, 写入模式默认值为 append.
从概念上讲，循环是在某些条件下重复执行一系列指令的一种方式。它们使您可以自动执行需要重复的代码部分。在深入研究R中的编写循环之前，很多人告诉我应该避免使用R中的循环。为什么？那是因为R支持向量化。...例如，写循环比函数（例如lapply和sapply）矢量化低。但是，作为R的初学者，对循环以及如何编写循环有一个基本的了解是很好的。 在R中编写一个简单的for循环 让我们回到循环的概念上。...因此，您可以随时随地为变量命名，但是如果您使用有意义的名称，则更易于理解。 使用next语句 让我们看一个更数学的例子。 假设您需要打印介于1到10之间的所有不均匀数字，但不应打印偶数。...万一进入循环，我们需要检查i的值是否不均匀。如果i的值除以2时余数为零（这就是为什么我们使用模数操作数%%的原因），则无需输入if语句，而是执行print函数并返回。...如果余数不为零，则if语句的计算结果为TRUE，然后输入条件。现在，我们在这里看到下一条语句，该语句导致以1:10的条件循环回到i，从而忽略了随后的指令（即print（i））。
则认为其为小概率事件，在一次假设检验中不可能发生，拒绝原假设，接受备择假设，也就差异表达基因与该通路有比较强的联系。...(gs)]->GO #提取GO列表中的每一个元素下的GOID,Term,Ontology,Definition #这里是写了一个函数，用lapply循环列表下的每一个元素，使用@提取其信息，以向量的形式返回赋给...ENTREZID，通路中默认最少要包含10个基因，物种默认为人类 #p值校正方法BH法，结果显示阈值：p值小于0.05，padjust结果显示阈值为空 ORA_GOGO #提取GO列表中的每一个元素下的GOID,Term,Ontology,Definition #这里是写了一个函数，用lapply循环列表下的每一个元素，...富集分析p值为X个基因富集到通路中及大于X个基因富集到通路中（更极端的情况）的概率之和，p.adjust是对多重假设检验的校正，目的是减少假阳性率。
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