• apply函数（对一个数组按行或者按列进行计算）：
使用格式为：
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
其中X为一个数组；MARGIN为一个向量（表示要将函数FUN应用到X的行还是列），若为1表示取行，为2表示取列，为c(1,2)表示行、列都计算。
示例代码：
> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:
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2024-05-16 05:17:59
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apply函数（对一个数组按行或者按列进行计算）：使用格式为：apply(X, MARGIN, FUN, ...)其中X为一个数组；MARGIN为一个向量（表示要将函数FUN应用到X的行还是列），若为1表示取行，为2表示取列，为c(1,2)表示行、列都计算。示例代码：> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)> ma &
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2024-04-26 21:31:50
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发现这个网站上搞统计的人还挺多的关于R中利用apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table已有 211 次阅读 2011-11-3 10:52 |系统分类:科研笔记|关键词:2n matrix style apply函数（对一个数组按行或者按列进行计算）：
使用格式为：
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
其
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2024-05-20 16:31:30
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组名称和组数量已知的分组汇总被称为固定分组汇总，此类算法的分组依据来自于数据集之外，比如：按照参数列表中的客户名单分组，或按照条件列表进行分组。此类算法会涉及分组依据是否超出数据集、是否需要多余的组、数据是否重叠等问题，解决起来有一定的难度。本文将介绍R语言实现固定分组汇总的方法。 例1：分组依据不超出数据集
一、apply函数（对一个数组按行或者按列进行计算）：
使用格式为：
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
其中X为一个数组；MARGIN为一个向量（表示要将函数FUN应用到X的行还是列），若为1表示取行，为2表示取列，为c(1,2)表示行、列都计算。apply()函数的处理对象是矩阵或数组，它逐行或逐列的处理数据，其
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2023-12-19 10:52:39
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R基础包base的apply族函数采用向量化运算实现批量计算，相较于for循环语句其代码更加简洁、运行速度也更快，恰当地运用这些函数能够极大提高代码质量。本篇主要介绍apply族函数的apply()，lapply()，sapply()，mapply()和tapply()函数。1 apply()函数官方文档给出的apply()函数的语法结构如下：apply(X, MARGIN, FUN, ...)a
在R语言中使用`tapply`函数时，用户常常会遇到“因子不是数值型”的错误。这个问题多发生在数据处理阶段，影响了后续的统计分析和结果展示。本文将针对这一问题的解决过程进行详细记录。
## 协议背景
在数据分析过程中，R语言尤其强大，但同时也可能因为数据类型的问题导致一些根本性的错误。这个错误通常出现在对因子型变量进行数值计算时，而因子实际上是分类变量，无法直接进行数值运算。
### 时间轴
文件mart_export.txt3如下所示，可以看到，ENSG00000002016的第二列有很多不同的内容： 现在想要把相同ID的行进行合并，生成新的文件mart_export.txt4如下所示： 则可以使用命令： phe = read.table("mart_export.txt3",head ...
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2021-09-24 12:47:00
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R语言使用as.Date函数将字符串转化为日期数据类型、通过tz参数指定时区信息、使用class函数查看数据的类型目录R语言使用as.Date函数将字符串转化为日期数据类型、通过tz参数指定时区信息、使用class函数查看数据的类型R 语言特点R语言使用as.Date函数将字符串转化为日期数据类型、通过tz参数指定时区信息、使用class函数查看数据的类型R可以在CRAN（Comprehensiv
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2023-09-14 10:16:26
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前言刚开始接触R语言时，会听到各种的R语言使用技巧，其中最重要的一条就是不要用循环，效率特别低，要用向量计算代替循环计算。那么，这是为什么呢？原因在于R的循环操作for和while，都是基于R语言本身来实现的，而向量操作是基于底层的C语言函数实现的，从性能上来看，就会有比较明显的差距了。那么如何使用C的函数来实现向量计算呢，就是要用到apply的家族函数，包括apply, sapply, tapp
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2024-04-10 23:02:56
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apply() apply（m，dimcode，f，fargs） m 是一个矩阵。 dimcode 是维度编号，取1则为对行应用函数f，取2则为对列运用函数f。 f 是函数 fargs 是函数f的可选参数集 >
原创
2023-11-06 14:32:18
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tabulate-频率表1.句法tabulate(x)%返回的是一个频率表,包括value,Count,Percenttbl=tabulate(x)%返回表格里的数值,或以cell形式2.描述tabulate(x)：显示向量x的频率表。对于x中的每一个唯一的值，tabulate函数显示该值在x中的实例数和百分比。tbl=tabulate(x)：当x 是数字时，将频率表tbl返回为数字矩阵，否则返回
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2024-07-31 19:25:56
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1. tapply函数的一个例子解释>n<-17;fac<-factor(rep(1:3,len=n),levels=1:5)
> table(fac)
fac
1 2 3 4 5
6 6 5 0 0
> tapply(1:n,fac,sum)
1 2 3 4 5
51 57 45 NA NA求和过
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2023-06-25 08:33:27
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目录一、doBy包中的函数1.1 doBy()的准备1.2 doBy()三个函数的描述二、函数的介绍2.1 summaryBy()2.2 orderBy()2.3 sampleBy()总结 一、doBy包中的函数在上章内容中我们讲了tapply()函数（tapply函数介绍）可以用于分组。数据处理中关于对数据进行分组的包有很多，其中doBy最有名。我们主要介绍doBy中的三个函数。分别是summ
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2023-08-08 15:00:09
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R学习笔记4_初级数据排序sort函数rank函数order函数数据转换长宽型数据转换stack函数tapply函数reshape函数reshape2函数变量因子化（连续变量离散化）数据汇总apply家族apply函数lapply函数sapply函数tapply函数mapply函数ave函数by函数aggregate函数sweep函数 本系列为R语言系统学习笔记，已收录至“R语言笔记”专栏，可戳
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2023-06-25 14:14:53
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data.entry(mtcar) # 编辑
edit(mtcar) # 编辑
fix(mtcar) # 列出结构
attach(mtcar)
detach(mtcar)
table(mtcar)
barplot(table(Cry))
mean(mtcars$mpg,trim=0.1) # 截外平均
mean(mtcars$mpg） # 平均
tapply(mtcars$
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2023-10-30 21:25:39
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R提供了计算单变量，多变量和观察值子集的均值，长度，标准差，最小值，最大值，方差等的函数。1 tapply函数首先载入实验数据Veg <- read.table(file = "Vegetation2.txt",header = TRUE)
names(Veg)
[1] "TransectName" "Samples" "Transect" "Time"
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2023-09-27 10:33:54
175阅读
R中主要的循环函数(loop functions)有 lapply( )、sapply( )、apply( )、tapply( ) 和 mapply( )。 lapply( )lapply( )对列表中每个元素，包括各种类型的对象(向量、矩阵、数据框等)，运用函数，返回一个新的列表。lapplyfunction (X, FUN, ...) { FUN if (!is.vec
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2023-09-28 20:23:01
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主要目标：理解这个代码的主要的思路。想分析一下老师的这个富集分析的主要的思路是什么？ 一行一行的理解这个代码。# Get cell type mean of each gene
cellTypeMean <- t(apply(dat, 1, function(v) {
tapply(v, droplevels(factor(cellSubtypes, levels=subtypeOrder
如果计算涉及到一个单一的向量，而结果也是一个向量，tapply函数是一个可选项，不同于aggregate函数，它返回一个向量或数组，这使得其单个元素很容易被访问。将组定义...
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2022-08-09 16:30:18
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