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Sunday, 1 September 2024

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936 ## iris$Species: virginica ## [1] 6. 588 On peut aussi employer cette syntaxe: with(iris, tapply(, Species, mean)) ## 5. 588 Et comme précédemment, si la fonction employée nécessite des arguments supplémentaires, on les ajoute après la virgule: res <- with(iris, tapply(, Species, quantile, probs=c(0. 75))) ## $setosa ## 4. 8 5. 2 ## $versicolor ## 5. 6 6. 3 ## $virginica ## 6. 225 6. 900 ## [1] "array" La fonction apply permet d'appliquer une fonction sur toutes les lignes ou toutes les colonnes d'un data frame (ou une matrice). Si on souhaite appliquer la fonction sur les lignes, on va spécifier l'argument MARGIN=1 (en pratique, on utilise que le 1 en second argument de la fonction). Lapply sous r mon compte. De la même manière, si on souhaite appliquer la fonction sur les colonnes, on va spécifier l'argument MARGIN=2 (là encore, en pratique, on utilise que le 2 en second argument de la fonction) Par exemple ici, si on souhaite faire la moyenne des 4 premières variables du jeu de données iris, sur les 10 premières lignes: res <- apply(iris[1:10, 1:4], 1, mean, ) ## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ## 2.

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550 2. 375 2. 350 2. 850 2. 425 2. 525 2. 225 2. 400 ## [1] "numeric" C'est l'équivalent de la fonction rowMeans(). res <- rowMeans(iris[1:10, 1:4]) ## [1] "numeric" Mais l'intérêt de apply, c'est qu'on peut utiliser n'importe quelle fonction: res <- apply(iris[1:10, 1:4], 1, summary) ## Min. 0. 20 0. 200 0. 400 0. 300 0. 10 ## 1st Qu. 1. 10 1. 100 1. 025 1. 175 1. 375 1. 125 1. 15 ## Median 2. 45 2. 200 2. 250 2. 300 2. 50 2. 800 2. 400 2. 450 2. 150 2. 30 ## Mean 2. 55 2. R pour les nuls: La fonction apply(). 40 ## 3rd Qu. 3. 90 3. 475 3. 575 3. 95 4. 275 3. 700 3. 800 3. 55 ## Max. 5. 10 4. 900 4. 700 4. 600 5. 00 5. 400 4. 000 4. 90 ## [1] "matrix" "array" Comme la sortie summary() renvoie plusieurs éléments, la fonction apply renvoie, en sortie, une matrice. Idem, pour les colonnes, en employant l'argument 2. Par exemple, ici, on calcule la moyenne des colonnes 1 à 4, c'est-à-dire les variables "", "", "", "": res <- apply(iris[, 1:4], 2, mean, ) ## 5. 843333 3. 057333 3. 758000 1. 199333 ## [1] "numeric" res <- apply(iris[, 1:4], 2, quantile, probs=c(0.

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Dans l'exemple que tu a pris c'est déjà une utilisation plus complexe de sapply puisqu'il est imbriqué dans une fonction. IL y a plus simple pour comprendre le fonctionnement. Lapply sous roche. Par exemple, crée toi une liste de vecteur et tu pourras tenter la commande: ou encore sur un tableau de donnée (un est une liste) si tu fais la même commande qu'au dessus tu auras la moyenne par colonne. Je ne vois pas quoi te dire de plus pour le moment. :) jean lobry Messages: 722 Enregistré le: 17 Jan 2008, 20:00 Contact: Message par jean lobry » 13 Oct 2008, 16:05 Bonjour, la fonction sapply() fait en fait appel à la fonction lapply() et essaye de simplifier le résultat en, typiquement, un vecteur. Donc le plus simple pour comprendre sapply() c'est de commencer à jouer avec lapply() qui va appliquer une même fonction à une liste. Comme les objets de la classe sont aussi des listes, on peut faire par exemple: Code: Tout sélectionner data(rock) lapply(rock, mean) colMeans(rock) sapply(rock, mean) Amicalement, Jean Retourner vers « Questions en cours » Qui est en ligne Utilisateurs parcourant ce forum: Aucun utilisateur enregistré et 0 invité

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La lapply () fonction est exactement le même que le sapply () fonction, avec une différence importante: Il renvoie toujours une liste. Ce trait peut être bénéfique si vous n'êtes pas sûr de ce que le résultat de sapply () sera. Dites que vous voulez connaître les valeurs uniques de seulement un sous-ensemble de la trame de données clients. Vous pouvez obtenir les valeurs uniques dans les première et troisième lignes de la trame de données comme ceci: > Sapply (clients [c (1, 3), ], uniques) heures Type publique [1], "25" "TRUE" "public" [2], "125" "FAUX" "privé" Mais parce que chaque variable a maintenant deux valeurs uniques, sapply () simplifie le résultat à une matrice. Chapitre 8 Les fonctions apply | Apprendre à programmer avec R. Si vous avez compté sur le résultat d'une liste dans le code suivant, vous obtiendrez des erreurs. Si vous avez utilisé lapply (), d'autre part, vous obtenez également une liste dans ce cas, comme le montre le résultat suivant: > Lapply (clients [c (1, 3), ], uniques) heures de $ [1] 25 125 $ publique [1] VRAI FAUX $ type [1] «public» «privé» En fait, la sapply () fonction a un argument supplémentaire, simplifier, que vous pouvez définir pour FAUX si vous ne voulez pas d'une liste simplifiée.

Ces fonctions lapply, sapply, tapply et lapply permettent d' appliquer une fonction ( mean, par exemple, pour calculer une moyenne) sur des données, de façon itérative. Autrement dit, elles font la même chose qu'une boucle for(), tout en ayant une syntaxe concise, puisque ça se passe en une ligne de commande, et en étant plus rapide. Fonction apply(), lapply(), sapply(), tapply() en R avec exemples | Info Cafe. Néanmoins, de mon côté, j'ai toujours eu des difficultés à les employer parce que je ne me souviens jamais laquelle utiliser selon: la structure de mes données d'entrées (data frame, vecteur, liste), ce que je veux faire (appliquer une fonction par sous-groupe de données, appliquer une fonction sur les marges (sur chaque ligne ou chaque colonne) d'un data frame), ce que je souhaite obtenir en sortie (un vecteur, une liste). Savoir utiliser ces fonctions peut cependant s'avérer très utile. Alors, j'ai fini par me faire un petit mémo, que je vous partage ici. Elle réalise une boucle sur une structure de type liste, en appliquant une fonction sur chaque élément de cette liste.

La fonction apply() permet d'appliquer une fonction (par exemple une moyenne, une somme) à chaque ligne ou chaque colonne d'un tableau de données. Cette fonction prend 3 arguments dans l'ordre suivant: nom du tableau de données un nombre pour dire si la fonction doit s'appliquer aux lignes (1), aux colonnes (2) ou aux deux (c(1, 2)) le nom de la fonction à appliquer Voici un exemple. L'objectif est de calculer la somme de chaque ligne ou de chaque colonne d'un tableau: # On crée d'abord une matrice avec 2 lignes et 3 colonnes data<-matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow=2) # On donne un nom aux lignes et aux colonnes colnames(data)=c("C1", "C2", "C3") rownames(data)=c("L1", "L2") # On utilise la fonction apply() pour faire la somme de chaque ligne apply(data, 1, sum) # Pour faire la somme de chaque colonne, on remplace 1 par 2 apply(data, 2, sum)