每当我想在 R 中执行 \'map\'py 操作时，我通常会尝试使用 apply 系列中的函数。但是，我从未完全理解它们之间的区别 -- 如何 {sapply、lapply 等}...
每当我想在 R 中执行某些\'map\'py 操作时，我通常会尝试使用该 apply 系列中的函数。
然而，我从来没有完全理解它们之间的区别——{ sapply , lapply 等} 如何将函数应用于输入/分组输入，输出会是什么样子，甚至输入可以是什么——所以我经常只是仔细检查它们直到得到我想要的。
有人可以解释一下何时如何使用哪一个吗？
我目前的理解（可能不正确/不完整）是......
p5
p6
apply(matrix, 1/2, f) ：输入是一个矩阵。输出是一个向量，其中元素 i 是 f（矩阵的第 i 行/第 i 列）
tapply(vector, grouping, f) ：输出是一个矩阵/数组，其中矩阵/数组中的元素是 f 向量分组 g ，并 g 被推送到行/列名称
by(dataframe, grouping, f) ：设为 g 分组。应用于 f 组/数据框的每一列。漂亮地打印分组和 f 每列的值。
aggregate(matrix, grouping, f) ：类似于 by ，但聚合不会漂亮地打印输出，而是将所有内容粘贴到数据框中。
附带问题：我还没有学过 plyr 或 reshape - 是否会 plyr 完全 reshape 取代这些？
也许值得一提的 ave . ave 是 tapply 它的友好表亲。它以您可以直接插入数据框的形式返回结果。
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$f, FUN=mean) # NB argument name FUN is needed!
dfr
## a f m m2
## 1 A 2.5 2.5
## 2 A 2.5 2.5
## 3 A 2.5 2.5
## 4 A 2.5 2.5
## 5 B 6.5 6.5
## 6 B 6.5 6.5
## 7 B 6.5 6.5
## ...
基础包中没有任何东西可以像 ave 整个数据框那样工作（就像 by 数据框 tapply 那样
dfr$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
## ...