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La famille des fonctions apply est intégrée dans le package base déjà chargé en mémoire dans RStudio. Ces fonctions évitent d'avoir recours aux boucles. Dans ce TP, nous aborderons uniquement les fonctions apply, lapply et tapply. Mais, il en existe d'autres telles que sapply, mapply, vapply, etc. Fonction apply La fonction apply est la fonction de base des fonctions de cette famille. Elle est utile pour appliquer une fonction sur chaque colonne d'une matrice. L'argument MARGIN permet de préciser si on veut appliquer la fonction mean pour chaque ligne ou chaque colonne. Ici l'objet X convertit le data frame en matrice, c'est pourquoi la fonction apply renvoie que des vecteurs de type character. Lapply sous r sistible ascension du. apply ( X = iris, MARGIN = 2, FUN = class) ## Species ## "character" "character" "character" "character" "character" apply ( X = iris[, 1: 4], MARGIN = 2, FUN = mean) ## ## 5. 843333 3. 057333 3. 758000 1. 199333 Fonction lapply La fonction lapply se construit de la même façon que la fonction apply à l'exception que le résultat renvoyé est une liste La fonction lapply prend en entrée une liste, un vecteur ou un data frame / matrice contrairement à la fonction apply.
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Si vous définissez les deux arguments simplifier et à FAUX, sapply () et lapply () revenir exactement le même résultat.
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Aymeric Inpong" Bonjour Claire, Je profite régulièrement de vos articles pour améliorer ma programmation en R (plutôt artisanale) d'analyses multivariées. J'utilise des boucles, doubles ou triples, ce qui entraîne de long calculs.
R n'aime pas les boucles: c'est long, parfois ca surtout c'est long:). Une des fonctions qu'il faut absolument maîtriser est apply. Elle permet de réaliser en parallèle la même opération sur toutes les lignes/ toutes les colonnes d'une matrice ou d 'un jeu de données. Pour utiliser apply, il faut créer une fonction qui prend en paramètre un vecteur et qui nous ressort une transformation de ce vecteur. que ce vecteur soit de la forme qu'une ligne ou qu'une colonne de notre jeu de données (prendre en compte les variables quali, l'ordre des variables.. ) lancer apply sur son jeu de données, en précisant la fonction et s'il faut le prendre en ligne ou en colonne. data(iris) # on va fabriquer une fonction qui, pour chaque ligne, nous donnera la somme de,, et masomme<-function(monvec){ # les vecteurs sont ici de la forme c(5. R pour les nuls: La fonction tapply(). 1, 3. 5, 1. 4, 0. 2, setosa). Un simple sum(monec) ne fonctionnerait pas à cause de setosa return(sum(meric(monvec[1:4])))# le meric permet de passer outre la transformation en caractères} lasomme<-apply((iris), FUN=masomme, MARGIN=1) head(cbind(iris, lasomme))# on rajoute une colonne avec le résultat et on regarde le début du jeu de données Cette transformation restera très rapide même avec un très grand nombre de lignes 2011-12-23