如何在R中使用tapply函数求变异系数 - 腾讯云开发者社区

使用R中merge()函数合并数据在R中可以使用merge()函数去合并数据框，其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...如何使用merge()获取数据集中交叉部分 merge()最简单的形式为获取两个不同数据框中交叉部分。举例，获取cold.states和large.states完全匹配的数据。...但他们都几中类型参数有关： x: 第一个数据框. y: 第二个数据框. by, by.x, by.y: 指定两个数据框中匹配列名称。缺省使用两个数据框中相同列名称。...如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框中匹配的数据框行，参数为：all=FALSE....总结本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。利用sql的表连接概念进行类比，简单易懂。

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R|apply，tapply

在矩阵或数据框中， MARGIN=1表示行， MARGIN=2表示列。...mydata, 2, mean, trim=0.2) #去掉端值[1] 0.1220539 -0.1888731 0.1008213 0.3403341 -0.4355267 注：FUN可为任意R函数...二、tapply()函数 tapply()函数可根据因子、向量和要计算的函数计算，使用格式如下： tapply(X, INDEX, FUN = NULL, ..., simplify = TRUE)...其中X通常是一向量；INDEX是一个list对象，且该list中的每一个元素都是与X有同样长度的因子；FUN是需要计算的函数；simplify是逻辑变量，若取值为TRUE（默认值），且函数FUN的计算结果总是为一个标量值...，那么函数tapply返回一个数组；若取值为FALSE，则函数tapply的返回值为一个list对象。

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R语言-因子和表

因子和表因子（factor）是R语言中许多强大运算的基础，因子的设计思想来着统计学中的名义变量（分类变量），因子可以简单的看做一个附加了更多信息的向量。...tapply()函数tapply(x,f,g)：x向量，f因子或因子列表，g函数。...tapply执行操作，将x分组，每组对应一个因子水平（多音字情况下，对应一组水平的组合，然后向量应用于函数g），注意：f中每个因子需要与x具有相同的长度，返回值是向量或者矩阵，x必须是向量> data1...，字符串在文本挖掘中很重要，使用正则表达式很方便字符串操作的常见函数1.字符串长度使用nchar（）函数求字符串长度2.字符串合并使用paste（）函数求字符串长度3.字符串分割使用strsplit()...（）函数，累计和，第n个元素是1加到n的和pmax（a，b）函数返回一个向量，第i个元素是ai与bi中的最大值、pmin（a，b）函数返回一个向量，第i个元素是ai与bi中的最小值match（x，y）函数

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R语言︱数据分组统计函数族——apply族用法与心得

笔者寄语：apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，R语言中不要轻易使用循环语句。...= TRUE) tapply Apply a Function Over a Ragged Array对不规则阵列使用函数 tapply(X, INDEX, FUN = NULL, ..., simplify...lapply与函数sapply 每一列数据采用同一种函数形式，比如求X变量得分位数，比如求X变量的循环函数。...其中X为List对象（该list的每个元素都是一个向量），其他类型的对象会被R通过函数as.list()自动转换为list类型。...lapply中所要使用的函数，一定需要是输入为单一变量，输出为单一变量可以存至list中。

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快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...❞ 例如，下面的代码使用 sapply 函数将列表中的每个字符串转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表中的每个字符串执行...例如，下面的代码使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和 apply(x, 2,...函数计算列表中所有数字的平方和 sapply(x, function(x) x^2) %>% sum [1] 55 例子 4：使用 tapply 函数根据性别分组并求平均身高假设我们有以下数据，表示不同性别的人的身高...总结 ❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。它们包括 lapply、sapply、apply 和 tapply 函数，每个函数都有各自的用途。

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R语言中 apply 函数详解

apply函数集来转换R中的数据介绍数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...使用tapply()非常容易，因为它会自动从item_cat 向量中获取唯一的值，并几乎立即对数据应用所需的函数。...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。...尾注到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。

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R海拾遗-apply家族学习

概述在实际的工作中，我们总要面对各种各样的数据结构处理，这些操作可以使用循环来完成，但是容易造成内存的占用，以前其实了解过这方面的函数，但是记不清，因此整理下主要函数如下 apply lapply...sapply tapply apply函数 apply(X, MARGIN, FUN, ...)...X 处理的数据框 MARGIN 1表示对行，2表示对列处理，c(1,2)表示对行列进行操作 FUN 函数，可以为自定义函数，或者为内置函数示例 # 使用iris数据集进行测试 data(iris) #...函数 tapply函数一般对数据进行分组描述时使用 tapply(X, INDEX, FUN = NULL) 参数 -X: 一个对象，一般都是向量 -INDEX: 一个包含分类因子的列表 -FUN: 对...X里面每个元素进行操作的函数示例 data(iris) # 对第一列进行分组求均值 tapply(iris[,1],iris$Species,mean) # 结果 setosa versicolor

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R语言的常用函数速查

tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵Contrast...：由Choleski分解求逆 5....控制结构 if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。...统计分布每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。...下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名： norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡方（包括非中心）unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma

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R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示

这里可以使用tapply()函数。...在这里我们就得介绍一下R的隐式循环了，之前我们学习过while循环，repeat，break循环，for循环；循环的一个常用功能是把一个函数应用到一组值或者向量中的每一个元素，并将结果返回。...在R中，就可以使用lapply()和sapply()两个函数实现。前一个总是返回列表(用“l”标识)，而后者则尽可能将结果简化(用“s”标识)成向量或矩阵。...之前我们通过一些作图函数如par()来强行将多个图汇集到一起，但是这里有些函数在显示多组数据时有一些独有的特征。...01 直方图之前我们已经使用过hist()函数来得到一个简单的直方图，R可以根据数据选择合适的分割。同时也可以通过breaks来设定区间数量。

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apply(), lapply(), sapply(), tapply()的区别

1.apply（）函数 apply的输入为data.frame或matrix，输出为 vector, list or array。...2.lapply() function lapply（）函数输入为 list, vector or data.frame,输出为list。...4.tapply() function tapply() 用于对一个vector做一个函数运算 (如：mean, median, min, max, etc..) 。...tapply(X, INDEX, FUN = NULL) Arguments: -X: An object, usually a vector -INDEX: A list containing...参考： https://www.guru99.com/r-apply-sapply-tapply.html#2

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变异系数法之matlab

此方法的基本做法是:在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更能反映被评价单位的差距。...此篇可以用一个新的标准化方法，处理如下：设标准化后的数据矩阵元素为rij,由上可得指标正向化后数据矩阵元素为xij’ 2.3 计算变异系数处理过后可以构成数据矩阵R=(rij)m*.../sqrt(sum(data1(:,j).^2)); end data2 返回： 3.4 计算变异系数 %计算变异系数 A=mean(data2) %求每列平均值 S=std(data2) %求每列方差.../sqrt(sum(data1(:,j).^2)); end data2; %计算变异系数 A=mean(data2); %求每列平均值 S=std(data2); %求每列方差 V=S..../A; %变异系数 %计算权重 w=V.

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R编程（五：apply 族匿名函数与不定长函数）

apply apply(X, MARGIN, FUN, …) ，X为数据框，margin =1 表示行，2表示列，fun 表示使用的函数。...test <- list(x = 36:33, y = 32:35, z = 30:27) #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差...recap image.png tapply 对于向量按照指定分组进行函数运算： tapply(iris$Sepal.Width, iris$Species, median) 比如计算iris 数据集中的各...中的内容都会被传入summary 函数当中。但是，如果我们希望对... 中的所有参数分别处理呢？这时候我们需要做的是在函数内部将对象...转换为一个列表。...for (a in args) x <- x + a + x + } 练习题 # 练习： rm(list=ls()) library(tidyverse) # 1.加载test2.Rdata,求每一行的方差

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左手用R右手Python系列6——变量计算与数据聚合

R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能，今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。...transform(当然你可以选择使用自定义函数)，该函数支持基于同一个数据框新建多个变量。...R语言中的分组聚合如果使用矢量函数来进行操作，会大大提升其执行效率： tapply(iris$Sepal.Length,iris$Species,mean) tapply(iris$Sepal.Length...tapply(X, INDEX, FUN = NULL, …, simplify = TRUE) tapply是一个快捷的分组聚合函数，其参数简单易懂，通过提供一个度量，一个分类别字段，一个聚合函数即可完成简答的数据聚合功能...使用pandas中的groupby方法可以很快捷的进行分组数据聚合。

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【基础】R语言2：数据结构

数据类型数值型：用于直接计算加减乘除字符串型：可以进行连接，转换，提取等逻辑型：真或假日期型等R对象R语言中的变量可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数甚至图形对象都拥有某种模式，描述此对象是如何储存的...x中第1,2,3,4,5个元素逻辑向量索引y 使用TRUE逻辑...，可以用cut()函数将其分段，转换成因子使用breaks()参数指定分点，最小分点要小于数据的最小值，最大分点要大于等于数据的最大值，默认使用左开右闭区间分组cut(1:10, breaks=...——统计频数table(sex)## sex## 男女 ## 3 2tapply()函数可以按照因子分组然后每组计算另一变量的概括统计h tapply(h, sex, mean)## 男女 ## 168.3333 164.5000第一自变量h与与第二自变量sex是等长的，对应元素分别为同一人的身高和性别， tapply

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在 SQL 中，怎样使用聚合函数（如 SUM、AVG、COUNT 等）来计算数据的总和、平均值和数量？

在 SQL 中，可以使用聚合函数来计算数据的总和、平均值和数量。以下是一些常用的聚合函数的示例： SUM 函数：计算指定列的总和。...SELECT SUM(column_name) FROM table_name; AVG 函数：计算指定列的平均值。...SELECT AVG(column_name) FROM table_name; COUNT 函数：计算指定列的数量。...SELECT MIN(column_name) FROM table_name; MAX 函数：返回指定列的最大值。...SELECT MAX(column_name) FROM table_name; 注意：这些聚合函数可以与其他 SQL 查询语句一起使用，例如 WHERE 子句来过滤数据，或者 GROUP BY 子句来分组计算

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R语言中的批处理函数

在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...1.apply函数 apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。欢迎各位学习交流

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R语言基础教程——第3章：数据结构综合运用

在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，R中的筛选功能。...which()函数统一会忽略NA值。 > which(aa>5) [1] 4 7 9 > 注意在矩阵和数据框中的使用。...()函数 > ages = c(25,26,55,37,31,42) > affils = c("R","D","D","R","U","D") > tapply(ages,affils,mean)...D R U 41 31 31 > 函数tapply()把向量c("R","D","D","R","U","D")作为具有水平"D","R","U"的因子。

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【R语言】基础知识|apply函数家族中的兄弟姐妹

01 apply() 这个函数是对数组，矩阵或数据框的一个变量使用函数生成列表或者数组/向量。 apply(x,MARGIN ,fun,….) x是数据对象，类型可以为数组/矩阵/数据框。...FUN是指使用的函数。 ?...04 tapply() 使用的格式： tapply(x,INDEX，FUN，…，simplify=TRUE) x：数据类型是向量 INDEX：因子列表，而且长度和x一样，如果INDEX不是因子，tapply...（）函数依然能够运行，R会把非因子用as.factor（）强制将其转为因子。...tapply函数可以根据分组进行统计。 ?

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。...2向量的循环补齐两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。...因子的常用函数tapply split by tapply tapply(x,f,g)其中，x是向量，f是因子（比如性别，党派），g是函数要求f中每个因子需要与x有想通的长度。

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分组计算以及数据透视表

数据透视表数据透视表excel中有这个分析数据的功能，在R语言中同样可以实现。对一个表格分组计算相应的特征，比如不同国家所有城市的人口总数等。...R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算，并且可以分组进行统计，类似于Excel中的数据透视表功能。...(state.x77$Income, state.division, mean) sort(tapply(state.x77$Income, state.division, mean)) sort(tapply...(state.x77[size=5][b]数据透视表 [/b][/size] R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算...，并且可以分组进行统计，类似于Excel中的数据透视表功能。

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使用R中merge()函数合并数据

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