R:apply 与 do.call

Question

我刚刚阅读了@David Arenburg 的简介，并找到了许多关于如何培养良好的 R 编程技能/习惯的有用技巧，其中一个特别让我印象深刻。我一直认为 R 中的 apply 函数是处理数据帧的基石，但他写道:

If you are working with data.frames, forget there is a function called apply- whatever you do - don't use it. Especially with a margin of 1 (the only good usecase for this function is to operate over matrix columns- margin of 2).

Some good alternatives: ?do.call, ?pmax/pmin, ?max.col, ?rowSums/rowMeans/etc, the awesome matrixStats packages (for matrices), ?rowsum and many more

有人可以向我解释一下吗？为什么应用函数不受欢迎？

Answer 1

apply(DF, 1, f)转换 DF 的每一行到一个向量，然后将该向量传递给 f。如 DF是字符串和数字的混合，然后该行将在将其传递给 f 之前转换为字符向量例如，apply(iris, 1, function(x) sum(x[-5]))即使行 iris[i, -5] 也不起作用包含所有数字元素。该行被转换为字符串，不能对字符串求和。另一方面apply(iris[-5], 1, sum)与 rowSums(iris[-5]) 的作用相同.

如果 f产生一个向量，结果是一个矩阵而不是另一个数据框；此外，结果是您可能期望的转置。这个

apply(BOD, 1, identity)

给出以下而不是给出 BOD背部:

       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
Time    1.0  2.0    3    4  5.0  7.0
demand  8.3 10.3   19   16 15.6 19.8

许多年前哈德利·威克姆 (Hadley Wickham) 做过 post iapply在 iapply(mat, 1, identity) 的意义上是幂等的返回 mat , 而不是 t(mat) ，其中 mat是一个矩阵。最近用他的 plyr 包可以写:

library(plyr)
ddplyr(BOD, 1, identity)

并获得 BOD作为数据框返回。

另一方面apply(BOD, 1, sum)将给出与 rowSums(BOD) 相同的结果和 apply(BOD, 1, f)可能对函数有用 f其中f产生一个标量并且没有对应物，例如 sum/rowSums案件。还有如果 f产生一个向量，你不介意矩阵结果你可以转置 apply 的输出你自己，虽然丑陋它会工作。