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......
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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？
乔兰 (Joran) 的精彩回答 开始 —— 怀疑有什么可以比这更好。
那么以下助记符可能有助于记住它们之间的区别。虽然有些是显而易见的，但其他的可能不那么明显——对于这些，你可以在 Joran 的讨论中找到依据。
助记符
lapply 是一个 列表 应用，它作用于列表或向量并返回一个列表。
sapply 很 简单 lapply （函数默认在可能的情况下返回向量或矩阵）
vapply 是 经过验证的应用 （允许预先指定返回对象类型）
rapply 是 对嵌套列表（即列表中的列表）的 递归
tapply 是一个 标记 应用，其中的标签标识子集
apply 是 通用的 ：将函数应用于矩阵的行或列（或者更一般地，应用于数组的维度）
建立正确的背景
如果使用 apply 家庭对你来说仍然感觉有点陌生，那么可能是因为你缺少了一个关键的观点。
这两篇文章可以提供帮助。它们提供了必要的背景知识，以激发 函数系列 提供的 apply 函数式编程技术
Lisp 的用户会立即认出这个范式。如果你不熟悉 Lisp，一旦你理解了 FP，你就会获得一个在 R 中使用的强大观点——而且 apply 会更有意义。