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75)) ## 25% 5. 1 2. 8 1. 6 0. 3 ## 75% 6. 4 3. 3 5. 1 1. 8 ## [1] "matrix" "array" Si ces fonctions *apply() v ous intéressent vous pouvez aussi explorer les fonctions vapply() et mapply(). Vous trouverez des informations ici, et là. Comment faire pour obtenir les listes avec la fonction lapply en R - Para Dummies. Je vous recommande aussi de regarder du côté du package purrr et ces fonctions map() qui permettent aussi d'appliquer une même fonction (ou une même série de fonctions) à chaque élément d'un ensemble de données. Vous trouverez une introduction au package purrr et une liste de ressources pour apprendre à l'utiliser, dans mon article: Liste de ressources pour le package purrr Ce petit mémo m'est très utile, et j'espère qu'il en sera de même pour vous. N'hésitez pas à me partager en commentaire des exemples de vos propres utilisations de ces fonctions apply. Cela aidera certainement ceux qui débutent! Si cet article vous a plu, ou vous a été utile, et si vous le souhaitez, vous pouvez soutenir ce blog en faisant un don sur sa page Tipeee 3 réponses "Bel article d'apprentissage!
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Quelqu'un sait-il comment faire ceci? En vous remerciant de votre attention Matthieu FARON Aline Deschamps Messages: 133 Enregistré le: 11 Mai 2010, 07:49 Contact: Message par Aline Deschamps » 21 Fév 2011, 15:38 Peut-être qu'un code réproductible et minimal serait le bienvenu ici. En effet, en ce qui me concerne je ne vois pas bien à quel moment vous faîtes appel au lapply (la commande paste est-elle incluse dans la fonction utilisée dans le lapply? ). Cordialement, A. Lapply sous r sistible ascension du. D. Message par matthieu faron » 21 Fév 2011, 15:49 Merci de votre réponse. Voici le code en question: Code: Tout sélectionner #la fonction uni1 <- function(var) { survie <- survfit(Surv(delaios, status) ~ var, data=don) lr <- survdiff(Surv(delaios, status) ~ var, data=don) test <- round(pchisq(lr$chisq, df = (dim(lr$n)-1), ), 5) out <- list("Survie"=survie, "Log Rank"=test) if (test<0. 05) { survplot(survie) titre <- paste("Overall Survival:", substitute(var)) print(titre) text(titre[3], xpd=T, x=12, y=1. 1, font=2)} return(out)} # l'appel à lapply lapply(listuni1, FUN=uni1) # la liste (enfin le debut) listuni1 <- list("Site du primitif" = don$primsite, "Loc double" = don$pdouble,... ) En vous remerciant à nouveau pour votre attention Logez Maxime Messages: 3061 Enregistré le: 26 Sep 2006, 11:35 Message par Logez Maxime » 21 Fév 2011, 16:06 enlève le substitute et ça devrait fonctionner.
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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. Titre d'un graphique appelé par fonction et lapply - Groupe des utilisateurs du logiciel R. 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.
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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. Comment utiliser apply dans R ? - Astuces et scripts R. 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. 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.
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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. Lapply sous r rambaud. 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). 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.
Le nom est en format majuscule. movies <- c("SPYDERMAN", "BATMAN", "VERTIGO", "CHINATOWN")movies_lower <-lapply(movies, tolower)str(movies_lower) ## List of 4## $:chr"spyderman"## $:chr"batman"## $:chr"vertigo"## $:chr"chinatown" Nous pouvons utiliser unlist() pour convertir la liste en vecteur. movies_lower <-unlist(lapply(movies, tolower))str(movies_lower) ## chr "spyderman" "batman" "vertigo" "chinatown" Fonction sapply() La fonction sapply() prend en entrée une liste, un vecteur ou un cadre de données et donne en sortie un vecteur ou une matrice. Elle est utile pour les opérations sur les objets de liste et renvoie un objet de liste de même longueur que l'ensemble original. La fonction sapply() fait le même travail que la fonction lapply() mais renvoie un vecteur. Lapply sous l'oeil. sapply(X, FUN)Arguments:-X: A vector or an object-FUN: Function applied to each element of x Nous pouvons mesurer la vitesse minimale et les distances d'arrêt des voitures à partir de l'ensemble de données des voitures. dt <- carslmn_cars <- lapply(dt, min)smn_cars <- sapply(dt, min)lmn_cars ## $speed## 4## $dist## 2 smn_cars ## speed dist ## 4 2 lmxcars <- lapply(dt, max)smxcars <- sapply(dt, max)lmxcars ## $speed## 25## $dist## 120 smxcars ## speed dist ## 25 120 Nous pouvons utiliser une fonction intégrée par l'utilisateur dans lapply() ou sapply().
La fonction tapply() permet d'appliquer une fonction à un vecteur selon les modalités d'un facteur. Cette fonction prend 3 arguments. Le premier argument spécifie un vecteur numérique sur lequel on veut appliquer la fonction, le deuxième argument spécifie la façon dont ce vecteur sera divisé en groupes (la division se fait sur la base des niveaux du second argument), le troisième argument spécifie la fonction qui sera appliquée à ces groupes. Voici un exemple: # on a 2 variables concernant 4 personnes: l'âge et le genre Age <- c(12, 15, 23, 29) # création de la variable Age Genre <- c("homme", "homme", "femme", "femme") # création de la variable Genre data <- (Age, Genre) # on met les 2 variables dans un tableau # On souhaite connaître l'âge moyen selon le genre tapply(data$Age, data$Genre, mean)
David et Mary-Margaret approuvent sa décision et promettent de prendre soin d'Henry, mais Emma pensait le confier plutôt à Crochet. Da… 20 avril 2014 A travers le sang ● Once Upon a Time saison 3 épisode 18 Un matin, Zelena apparaît dans la demeure de Regina, apparemment pour discuter du passé et du lien qui les unit. Regina n'est pas dupe et comprend qu'il se trame quelque chose: en effet, Zelena est venue retenir Regina pendant que Rumplestiltskin es… 27 avril 2014 Un coeur pour deux ● Once Upon a Time saison 3 épisode 19 Emma, Mary-Margaret, David et Regina, qui essaie de garder secrète sa romance nouvelle avec Robin des Bois, essaient de trouver le moyen de briser la malédiction en tentant de reprendre point par point comment ils y sont parvenus la première fois. Se… 11 mai 2014 L'effet papillon ● Once Upon a Time saison 3 épisode 21 À Storybrooke, tous se réjouissent de la fin du règne de terreur de Zelena sauf Emma qui a du mal à cacher son souhait de retourner à New-York. Alors que tous se réunissent pour une cérémonie informelle pour annoncer le nom de l'enfant de Mary-Margar… once upon a time: Les autres saisons
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Découvrez les photos officielles du casting principal et récurrent de la saison 3 de Once Upon a Time qui débarque le 29 septembre sur ABC. Les photos de Once Upon A Time Saison 3 Aujourd'hui, nous découvrons les personnages principaux de la série sur de nouvelles photos promotionnelles dévoilées par la chaîne ABC. Emma, Snow, Charming, Belle, Rumpelstiltskin et les autres se sont tous mis sur leur 31 pour nous séduire et nous donner envie de suivre leurs nouvelles aventures. Au programme, vous le savez, nous partirons vers le Pays imaginaire, à la recherche d' Henry qui, pourtant, ne nous manquait pas tant que ça. Nous allons également découvrir de nouveaux personnages tels que la Fée Clochette dont nous vous avons dévoilé la première photo promo dans la saison 3 de Once Upon A Tim e. Nous allons également faire la connaissance de la Petite Sirène et de son très charmant Prince Eric. Vous l'aurez compris, la saison 3 de Once Upon A Time s'annonce riche en événements. De nombreuses informations sont à découvrir dans nos articles précédents.