《R语言数据挖掘:实用项目解析》——第1章,第1.11节apply原理

1.11 apply原理
apply函数以一个数组、一个矩阵或一个数据框作为输入,返回一个数组格式的结果。计算或运算由用户的自定义函数或内置函数定义。margin参数用于指定函数要作用于哪条边以及要保留哪条边。如果使用的数组是一个矩阵,那么可以指定margin是1(将函数应用于行)或2(将函数应用于列)。函数可以是任意用户自定义函数或内置函数,比如mean、median、standard deviation、variance等。这里我们将用Artpiece数据集来执行这个任务:

lapply函数在处理数据框(应用任何函数)时很有用。在R语言中,数据框被当作一个列表,数据框中的变量就是列表中的元素。因此,我们可以利用lapply将一个函数应用到一个数据框中的所有变量上,示例如下:

sapply函数适用于一个列表中的元素,返回的结果是一个向量、矩阵或者列表。当参数是simplify=F时,sapply函数会像lapply函数那样返回一个列表;反之,当参数是simplify=T,即默认参数时,sapply会以简化的格式返回结果:

有时我们想将一个函数应用到一个向量的子集,这些子集通常由其他向量定义(通常是一个因子)。tapply函数输出的是一个矩阵/数组,矩阵/数组中的每个元素是向量的g分组上f的值,g分组作用于行/列名上:

apply函数族还包含其他一些函数,例如:
eapply:将一个函数应用于一个环境中的变量。
mapply:将一个函数应用于多个列表或多个向量参数。
sapply:递归地将一个函数应用于一个列表。

时间: 2024-10-17 05:55:52

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《R语言数据挖掘:实用项目解析》——导读

前 言 随着数据规模和种类的增长,应用数据挖掘技术从大数据中提取有效信息变得至关重要.这是因为企业认为有必要从大规模数据的实施中获得相应的投资回报.实施数据挖掘的根本性原因是要从大型数据库中发现隐藏的商机,以便利益相关者能针对未来业务做出决策.数据挖掘不仅能够帮助企业降低成本以及提高收益,还能帮助他们发现新的发展途径. 本书将介绍使用R语言(一种开源工具)进行数据挖掘的基本原理.R是一门免费的程序语言,同时也是一个提供统计计算.图形数据可视化和预测建模的软件环境,并且可以与其他工具和平台相集成.

《R语言数据挖掘:实用项目解析》——1.11 apply原理

1.11 apply原理 apply函数以一个数组.一个矩阵或一个数据框作为输入,返回一个数组格式的结果.计算或运算由用户的自定义函数或内置函数定义.margin参数用于指定函数要作用于哪条边以及要保留哪条边.如果使用的数组是一个矩阵,那么可以指定margin是1(将函数应用于行)或2(将函数应用于列).函数可以是任意用户自定义函数或内置函数,比如mean.median.standard deviation.variance等.这里我们将用Artpiece数据集来执行这个任务: lapply函数

R语言数据挖掘

数据分析与决策技术丛书 R语言数据挖掘 Learning Data Mining with R [哈萨克斯坦]贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel) 著 李洪成 许金炜 段力辉 译 图书在版编目(CIP)数据 R语言数据挖掘 / (哈)贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel)著:李洪成,许金炜,段力辉译. -北京:机械工业出版社,2016.9 (数据分析与决策技术丛书) 书名原文:Learning Data Mining with R ISBN 978-7-111-54769-

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