4-4 R語言函式 tapply
#對向量的子集進行操作 #tapply(引數)：tapply(向量,因子/因子列表,函式/函式名) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > f <- gl(3,5) > f [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 Levels: 1 2 3 > tapply(x,f,mean) 1 2 3 -0.5004154 0.4044779 0.9769996 > tapply(x,f,mean,simplify = FALSE) $`1` [1] -0.5004154 $`2` [1] 0.4044779 $`3` [1] 0.9769996 > tapply(x,f,sum) 1 2 3 -2.502077 2.022389 4.884998
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#對向量的子集進行操作 #tapply(引數)：tapply(向量,因子/因子列表,函式/函式名) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > f <- gl(3,5) > f [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3
4-1 R語言函式 lapply
#lapply函式 #可以迴圈處理列表中的每一個元素 #lapply(引數)：lapply(列表,函式/函式名,其他引數) #總是返回一個列表 #sapply:簡化結果 #結果列表元素長度均為1，返回向量 #結果列表元素長度相同且大於1，返回矩陣 > str(lapply) function (X,
4-5 R語言函式 split
#split根據因子或因子列表將 向量或其他物件分組 #通常與lapply一起使用 #split(引數):split(向量/列表/資料框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.817
4-6 R語言函式 排序
#sort:對向量進行排序;返回排好序的內容 #order:返回排好序的內容的下標/多個排序標準 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8
R語言函式中特殊引數"..."
“...”用來引用從被呼叫函式傳遞下來的引數。當所有匹配“...”的引數來自特定的類或者特定類的子類， 為這些函式定義的方法會被選擇和呼叫。 fun1 <- function(data, data.frame, graph=TRUE, limit=20, ...)
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