原文出处：http://blog.fens.me/r-apply/

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, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等。

目录

1. apply的家族函数
2. apply函数
3. lapply函数
4. sapply函数
5. vapply函数
6. mapply函数
7. tapply函数
8. rapply函数
9. eapply函数

1. apply的家族函数

apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。

很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得，我严重鄙视只会写for的R程序员。

apply函数本身就是解决数据循环处理的问题，为了面向不同的数据类型，不同的返回值，apply函数组成了一个函数族，包括了8个功能类似的函数。这其中有些函数很相似，有些也不是太一样的。

我一般最常用的函数为apply和sapply，下面将分别介绍这8个函数的定义和使用方法。

2. apply函数

apply函数是最常用的代替for循环的函数。apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。

函数定义：

参数列表：

• X:数组、矩阵、数据框
• MARGIN: 按行计算或按按列计算，1表示按行，2表示按列
• FUN: 自定义的调用函数
• …: 更多参数，可选

比如，对一个矩阵的每一行求和，下面就要用到apply做循环了。

下面计算一个稍微复杂点的例子，按行循环，让数据框的x1列加1，并计算出x1,x2列的均值。

通过这个上面的自定义函数myFUN就实现了，一个常用的循环计算。

如果直接用for循环来实现，那么代码如下：

通过for循环的方式，也可以很容易的实现上面计算过程，但是这里还有一些额外的操作需要自己处理，比如构建循环体、定义结果数据集、并合每次循环的结果到结果数据集。

对于上面的需求，还有第三种实现方法，那就是完成利用了R的特性，通过向量化计算来完成的。

那么，一行就可以完成整个计算过程了。

接下来，我们需要再比较一下3种操作上面性能上的消耗。

从CPU的耗时来看，用for循环实现的计算是耗时最长的，apply实现的循环耗时很短，而直接使用R语言内置的向量计算的操作几乎不耗时。通过上面的测试，对同一个计算来说，优先考虑R语言内置的向量计算，必须要用到循环时则使用apply函数，应该尽量避免显示的使用for,while等操作方法。

3. lapply函数

lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’l’就可以判断返回结果集的类型。

函数定义：

参数列表：

• X:list、data.frame数据
• FUN: 自定义的调用函数
• …: 更多参数，可选

比如，计算list中的每个KEY对应该的数据的分位数。

lapply就可以很方便地把list数据集进行循环操作了，还可以用data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了。

比如，对矩阵的列求和。

lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。

如果对数据框的列求和。

lapply会自动把数据框按列进行分组，再进行计算。

4. sapply函数

sapply函数是一个简化版的lapply，sapply增加了2个参数simplify和USE.NAMES，主要就是让输出看起来更友好，返回值为向量，而不是list对象。

函数定义：

参数列表：

• X:数组、矩阵、数据框
• FUN: 自定义的调用函数
• …: 更多参数，可选
• simplify: 是否数组化，当值array时，输出结果按数组进行分组
• USE.NAMES: 如果X为字符串，TRUE设置字符串为数据名，FALSE不设置

我们还用上面lapply的计算需求进行说明。

如果simplify=FALSE和USE.NAMES=FALSE，那么完全sapply函数就等于lapply函数了。

对于simplify为array时，我们可以参考下面的例子，构建一个三维数组，其中二个维度为方阵。

对于字符串的向量，还可以自动生成数据名。

5. vapply函数

vapply类似于sapply，提供了FUN.VALUE参数，用来控制返回值的行名，这样可以让程序更健壮。

函数定义：

参数列表：

• X:数组、矩阵、数据框
• FUN: 自定义的调用函数
• FUN.VALUE: 定义返回值的行名row.names
• …: 更多参数，可选
• USE.NAMES: 如果X为字符串，TRUE设置字符串为数据名，FALSE不设置

比如，对数据框的数据进行累计求和，并对每一行设置行名row.names

通过使用vapply可以直接设置返回值的行名，这样子做其实可以节省一行的代码，让代码看起来更顺畅，当然如果不愿意多记一个函数，那么也可以直接忽略它，只用sapply就够了。

6. mapply函数

mapply也是sapply的变形函数，类似多变量的sapply，但是参数定义有些变化。第一参数为自定义的FUN函数，第二个参数’…’可以接收多个数据，作为FUN函数的参数调用。

函数定义：

参数列表：

• FUN: 自定义的调用函数
• …: 接收多个数据
• MoreArgs: 参数列表
• SIMPLIFY: 是否数组化，当值array时，输出结果按数组进行分组
• USE.NAMES: 如果X为字符串，TRUE设置字符串为数据名，FALSE不设置

比如，比较3个向量大小，按索引顺序取较大的值。

再看一个例子，生成4个符合正态分布的数据集，分别对应的均值和方差为c(1,10,100,1000)。

由于mapply是可以接收多个参数的，所以我们在做数据操作的时候，就不需要把数据先合并为data.frame了，直接一次操作就能计算出结果了。

7. tapply函数

tapply用于分组的循环计算，通过INDEX参数可以把数据集X进行分组，相当于group by的操作。

函数定义：

参数列表：

• X: 向量
• INDEX: 用于分组的索引
• FUN: 自定义的调用函数
• …: 接收多个数据
• simplify : 是否数组化，当值array时，输出结果按数组进行分组

比如，计算不同品种的鸢尾花的花瓣(iris)长度的均值。

对向量x和y进行计算，并以向量t为索引进行分组，求和。

由于tapply只接收一个向量参考，通过’…’可以把再传给你FUN其他的参数，那么我们想去y向量也进行求和，把y作为tapply的第4个参数进行计算。

得到的结果并不符合我们的预期，结果不是把x和y对应的t分组后求和，而是得到了其他的结果。第4个参数y传入sum时，并不是按照循环一个一个传进去的，而是每次传了完整的向量数据，那么再执行sum时sum(y)=55，所以对于t=0时，x=8 再加上y=55，最后计算结果为63。那么，我们在使用’…’去传入其他的参数的时候，一定要看清楚传递过程的描述，才不会出现的算法上的错误。

8. rapply函数

rapply是一个递归版本的lapply，它只处理list类型数据，对list的每个元素进行递归遍历，如果list包括子元素则继续遍历。

函数定义：

参数列表：

• object:list数据
• f: 自定义的调用函数
• classes : 匹配类型, ANY为所有类型
• deflt: 非匹配类型的默认值
• how: 3种操作方式，当为replace时，则用调用f后的结果替换原list中原来的元素；当为list时，新建一个list，类型匹配调用f函数，不匹配赋值为deflt；当为unlist时，会执行一次unlist(recursive = TRUE)的操作
• …: 更多参数，可选

比如，对一个list的数据进行过滤，把所有数字型numeric的数据进行从小到大的排序。

从结果发现，只有$z$a的数据进行了排序，检查$z$b的类型，发现是integer，是不等于numeric的，所以没有进行排序。

接下来，对字符串类型的数据进行操作，把所有的字符串型加一个字符串’++++’，非字符串类型数据设置为NA。

只有$x$c为字符串向量，都合并了一个新字符串。那么，有了rapply就可以对list类型的数据进行方便的数据过滤了。

9. eapply函数

对一个环境空间中的所有变量进行遍历。如果我们有好的习惯，把自定义的变量都按一定的规则存储到自定义的环境空间中，那么这个函数将会让你的操作变得非常方便。当然，可能很多人都不熟悉空间的操作，那么请参考文章 揭开R语言中环境空间的神秘面纱，解密R语言函数的环境空间。

函数定义：

参数列表：

• env: 环境空间
• FUN: 自定义的调用函数
• …: 更多参数，可选
• all.names: 匹配类型, ANY为所有类型
• USE.NAMES: 如果X为字符串，TRUE设置字符串为数据名，FALSE不设置

下面我们定义一个环境空间，然后对环境空间的变量进行循环处理。

计算env环境空间中所有变量的均值。

再计算中当前环境空间中的所有变量的占用内存大小。

eapply函数平时很难被用到，但对于R包开发来说，环境空间的使用是必须要掌握的。特别是当R要做为工业化的工具时，对变量的精确控制和管理是非常必要的。

本文全面地介绍了，R语言中的数据循环处理的apply函数族，基本已经可以应对所有的循环处理的情况了。同时，在apply一节中也比较了，3种数据处理方面的性能，R的内置向量计算，要优于apply循环，大幅优于for循环。那么我们在以后的R的开发和使用过程中，应该更多地把apply函数使用好。

忘掉程序员的思维，换成数据的思维，也许你就一下子开朗了。