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R语言提供了批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。
这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。
批量处理函数有很重要的apply族函数：lapply sapply apply tapply mapply。apply族函数是高效能计算的运算向量化(Vectorization)实现方法之一，比起传统的for,while常常能获得更好的性能。- apply : 用于遍历数组中的行或列，并且使用指定函数来对其元素进行处理。
- lapply : 遍历列表向量内的每个元素，并且使用指定函数来对其元素进行处理。返回列表向量。
- sapply : 与lapply基本相同，只是对返回结果进行了简化，返回的是普通的向量。
- mapply: 支持传入两个以上的列表。
- tapply: 接入参数INDEX，对数据分组进行运算，就和SQL中的by group一样。
（1）行或列遍历操作函数apply
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
参数:
X: an array, including a matrix. MARGIN: 1：行操作； 2：列操作 FUN:函数名用apply可以很方便地按行列求和/平均，其结果与colMeans,colSums,rowMeans,rowSums是一样的。
举例如下：
> a<-matrix(1:12,c(3,4))> a [,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 4 7 10[2,] 2 5 8 11[3,] 3 6 9 12> apply(a,1,sum)[1] 22 26 30> apply(a,2,sum)[1] 6 15 24 33> apply(a,1,function(x) sum(x)+2)[1] 24 28 32> apply(a,1,function(x) x^2) [,1] [,2] [,3][1,] 1 4 9[2,] 16 25 36[3,] 49 64 81[4,] 100 121 144
（2）列表(list)遍历函数lapply
lapply(list, function, ...)
特点：对每列进行操作，非常适合数据框；输入的数据必须是list型。
> a<-matrix(1:12,c(3,4))> a [,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 4 7 10[2,] 2 5 8 11[3,] 3 6 9 12> a.df<-data.frame(a)> a [,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 4 7 10[2,] 2 5 8 11[3,] 3 6 9 12> is.list(a.df)[1] TRUE> str(a.df)'data.frame': 3 obs. of 4 variables: $ X1: int 1 2 3 $ X2: int 4 5 6 $ X3: int 7 8 9 $ X4: int 10 11 12> lapply(a.df, function(x) x+3)$X1[1] 4 5 6$X2[1] 7 8 9$X3[1] 10 11 12$X4[1] 13 14 15> lapply(a.df, function(x) sum(x)+3)$X1[1] 9$X2[1] 18$X3[1] 27$X4[1] 36> y<-lapply(a.df, function(x) sum(x)+3)> is.list(y)[1] TRUE> names(y)[1] "X1" "X2" "X3" "X4"> y$X1[1] 9$X2[1] 18$X3[1] 27$X4[1] 36> y[1]$X1[1] 9> y[[1]][1] 9> y$X1[1] 9
(3)sapply
sapply(list, function, ..., simplify)
simplify=F：返回值的类型是list，此时与lapply完全相同
simplify=T（默认值）：返回值的类型由计算结果定，如果函数返回值长度为1，则sapply将list简化为vector；
如果返回的列表中每个元素的长度都大于1且长度相同，那么sapply将其简化位一个矩阵
> yy<-sapply(a.df, function(x) x^2)> yy X1 X2 X3 X4[1,] 1 16 49 100[2,] 4 25 64 121[3,] 9 36 81 144> str(yy) num [1:3, 1:4] 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 ... - attr(*, "dimnames")=List of 2 ..$ : NULL ..$ : chr [1:4] "X1" "X2" "X3" "X4"> str(y)List of 4 $ X1: num 9 $ X2: num 18 $ X3: num 27 $ X4: num 36> yy<-sapply(a.df, function(x,y) x^2+y, y=3)> yy X1 X2 X3 X4[1,] 4 19 52 103[2,] 7 28 67 124[3,] 12 39 84 147> y1<-sapply(a.df, sum)> y1X1 X2 X3 X4 6 15 24 33> str(y1) Named int [1:4] 6 15 24 33 - attr(*, "names")= chr [1:4] "X1" "X2" "X3" "X4"> y1<-sapply(a.df, sum,simplify=F)> y1$X1[1] 6$X2[1] 15$X3[1] 24$X4[1] 33> str(y1)List of 4 $ X1: int 6 $ X2: int 15 $ X3: int 24 $ X4: int 33
(4)mapply:mapply是sapply的多变量版本（multivariate sapply），Apply a Function to Multiple List or Vector Arguments
mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE, USE.NAMES = TRUE)
> mapply(function(x,y) x^y, c(1:5), c(1:5))[1] 1 4 27 256 3125> a<-matrix(1:12,c(3,4))> a [,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 4 7 10[2,] 2 5 8 11[3,] 3 6 9 12> mapply(sum, a[,1],a[,3],a[,4])[1] 18 21 24> mapply(function(x,y,z) x^2+y+z, a[,1],a[,3],a[,4])[1] 18 23 30
(5)
tapply(X, INDEX, FUN = NULL, ..., simplify = TRUE)
x是需要处理的向量，INDEX是因子(因子列表)，FUN是需要执行的函数，simplify指是否简化输入结果(考虑sapply对于lapply的简化)
补充个因子函数gl，它可以很方便的产生因子，在方差分析中经常会用到
> gl(3,5) 3是因子水平数，5是重复次数 [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3Levels: 1 2 3> gl(3,1,15) 15是结果的总长度 [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3Levels: 1 2 3> df <- data.frame(year=kronecker(2001:2003, rep(1,4)), loc=c('beijing','beijing','shanghai','shanghai'), type=rep(c('A','B'),6), sale=rep(1:12))> df year loc type sale1 2001 beijing A 12 2001 beijing B 23 2001 shanghai A 34 2001 shanghai B 45 2002 beijing A 56 2002 beijing B 67 2002 shanghai A 78 2002 shanghai B 89 2003 beijing A 910 2003 beijing B 1011 2003 shanghai A 1112 2003 shanghai B 12> tapply(df$sale,df[,c('year','loc')],sum) locyear beijing shanghai 2001 3 7 2002 11 15 2003 19 23> tapply(df$sale,df[,c('type','loc')],sum) loctype beijing shanghai A 15 21 B 18 24