将自定义函数逐行应用于data.frame，而不使用R中的循环

在R语言中，可以使用apply()函数将自定义函数逐行应用于data.frame，而不使用循环。apply()函数是一个高级函数，可以在矩阵或数组的行或列上应用指定的函数。

具体使用方法如下：

apply()函数的基本语法如下：
apply()函数的基本语法如下：
- X：要应用函数的矩阵、数组或数据框。
- MARGIN：指定函数应用的维度，1表示按行应用，2表示按列应用。
- FUN：要应用的函数。
- ...：可选参数，传递给FUN函数的其他参数。

示例代码：假设有一个data.frame对象df，包含两列数据x和y，我们想要计算每行x和y的和，并将结果存储在新的一列中。
示例代码：假设有一个data.frame对象df，包含两列数据x和y，我们想要计算每行x和y的和，并将结果存储在新的一列中。
输出结果：
输出结果：

在腾讯云的产品中，与R语言相关的产品是腾讯云的云服务器（CVM）和弹性MapReduce（EMR）。云服务器提供了灵活的计算资源，可以用于运行R语言环境。弹性MapReduce是一种大数据处理服务，可以在大规模数据集上运行R语言程序。

腾讯云云服务器（CVM）产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云弹性MapReduce（EMR）产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr

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R-Purrr的使用，加速数据处理

R-Purrr的使用，加速数据处理 Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr...Purrr 主要是替换for循环的使用。 Purrr引入了map函数以及一些用于操纵list的新函数。cheatsheet可以速查一些关于Tidyverse使用方法。...apply（）函数是一组超级有用的base-R函数，可用于vector或list的条目迭代执行操作，而无需编写for循环。...，每个映射函数的第一个参数始终是要映射的数据对象，第二个参数始终是要迭代地应用于输入对象的每个元素的函数。...匿名函数是一个临时函数（您定义为映射的function参数）。在这里，我使用了参数名称.x，但我可以使用任何参数。

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「R」apply,lapply,sapply用法探索

本文节选自张丹的《R的极客理想》系列。 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。...，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。...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。

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R语言零基础进阶之路

这个函数来源于R包“xlsx'。这个函数可以用来读入EXCL的表格，并进行运算。其中的主要参数sheetIndex=i就是选择哪张子表。具体不再演示。数据的运算 a....运算框架：for循环，if判断 b. 数据格式转化：as.numeric() 数据的数值化，as.character()因子或者其他格式转化为字符串格式。 c....数据结构的转化：as.matrix()将数据转化为矩阵，data.frame()将数据转化为数据框的形式。 d....数据的合并：rbind() 以行的形式进行逐行增加，cbind()以列的形式逐列增加数据，c(a,b)在a向量后面添加b向量或者变量变成新的向量。结果的导出 a. write.csv()。...如果数据需要保存为TXT，则可以用此函数导出生成的数据。综上所述即为R语言应用的主要流程。虽然里面没有对函数进行细化其内部的函数参数，但是R语言本身整合了查看函数的方式。

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R语言中的apply函数族

前言 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。...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。...简介由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...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，并返回计算结果。...，此外，它还可以对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，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

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - SparkR (R on Spark) | ApacheCN

使用 spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply SparkR 中运行 SQL 查询机器学习算法分类回归树聚类协同过滤...从数据源创建 SparkDataFrames 常见的方法是 read.df. 此方法将加载文件的路径和数据源的类型，并且将自动使用当前活动的 SparkSession....应用于 SparkDataFrame 每个 partition（分区）的 function（函数）应该只有一个参数, 它中的 data.frame 对应传递的每个分区....该函数被应用到 SparkDataFrame 的每个 group, 并且应该只有两个参数: grouping key 和 R data.frame 对应的 key.... spark.lapply 分发运行一个本地的 R 函数 spark.lapply 类似于本地 R 中的 lapply, spark.lapply 在元素列表中运行一个函数，并使用 Spark 分发计算

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TCGA分析-数据下载2

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50-R茶话会（十：R编程效率提升指北）

提高R 运行效率的几个策略 2.1 尽量使用已有函数及向量化在计算总和、元素乘积或者每个向量元素的函数变换时，应使用相应的函数，如sum, prod, sqrt, log等。...，比如向量中的a,b,c 三个数，prod 是直接获得a*b*c 的结果，而cumprod 则是分别得到a, a*b, a*b*c 的结果。...显式循环是R运行速度较慢的部分，有循环的程序也比较冗长，与R的向量化简洁风格不太匹配。...所谓显式循环，也就是在代码中不直接调用for 或while 这些循环函数。...R软件中的Rprof()函数可以执行性能分析的数据收集工作，收集到的性能数据用summaryRprof()函数可以显示运行最慢的函数。

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学徒讨论-在数据框里面使用每列的平均值替换NA

希望我们帮忙检查，我通常是懒得看其他人写的代码，所以让群里的小伙伴们有空的都尝试写一下。答案一：双重for循环我同样是没有细看这个代码，但是写出双重for循环肯定是没有理解R语言的便利性。...：我是这么想的，也不知道对不对，希望各位老师能指正一下：因为tmp数据框中，NA个数不唯一，我还想获取他们的横坐标的话，输出的结果就为一个list而不是一个数据框了。...答案二：使用Hmisc的impute函数我给出的点评是：这样的偷懒大法好！使用Hmisc的impute函数可以输入指定值来替代NA值做简单插补，平均数、中位数、众数。...不知道为啥，大家好像一直无法get到R语言编程的便利性！...(x)]=mean(x,na.rm = T) return(x) }) 大家可以对比一下，看看自己的R语言水平停留在哪一个答案的水平学徒作业把 melt 和dcast函数，自己写一遍自定义函数实现同样的功能

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R︱foreach+doParallel并行+联用迭代器优化内存+并行机器学习算法

而foreach包更为基础，而且可自定义的内容很多，而且实用性比较强，可以简单的用，也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。...，每次定义一个iterator，它都内定了“循环次数”和“每次循环返回的值”，因此非常适合结合foreach的使用。...循环次数为prod(vn)，每次返回的向量中每个元素都从1开始，不超过设定 vn，变化速率从左向右依次递增。...，将一些外面的内存函数，写到函数之中，通过.export，而不需要使用clusterExport。...（参考：R语言︱函数使用技巧（循环、if族/for、switch、repeat、ifelse、stopifnot）） 2、并行的时候，如何导入多个数值型变量？

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...比：=还快，通常和循环配合使用至于这个操作究竟有多快，可以看一下(参照官方manual的命令），另外个人觉得最牛的三个函数是set(）,fread,和fwrite fread fread(input...DT[v>1, sum(y), by=v] #对v列进行分组后,取各组中v>1的行出来，各组分别对定义的行中的y求和 DT[, .N, by=x] #用by对DT 用x分组后，取每个分组的总行数... 填充首尾不匹配的行，TRUE填充，FALSE不填充，与roll一同使用 which TRUE返回匹配的行号，NA返回不匹配的行号，默认FALSE返回匹配的行 .SDcols 取特定的列，然后.

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数据清洗过程中常见的排序和去重操作

[1] 5.0 6.5 4.0 6.5 10.0 8.0 2.0 1.0 3.0 9.0 1.4 arrage 多列排序总结：arrange是dplyr包中的排序函数，可对数据框以列的形式进行因子排序...1.5.2 比如ggplot中绘条形图使x轴按y轴数值大小排序说明：reorder函数具有对排序变量的因子化作用 > attach(mtcars) > str(reorder(gear,disp))...2 去重 2.1 unique 单向量/多列完全重复去重总结：unique中，R中默认的是fromLast=FALSE，即若样本点重复出现，则取首次出现的；否则去最后一次出现的。...（不按照列顺序）....='')) #对逐行排序合并的结果进行去重，返回索引向量，然后（反向！）

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R语言快速入门上手

导言：较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具，但由于课程设计的原因，一直没有空出足够时间来进行学习。...由于计算机专业的底子还不错，而且先后接触过不下10种编程语言，感觉R语言入门上手还是挺简单的。下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考，感兴趣的朋友也可逐行敲打测试。 1....介绍变量、顺序结构、分支结构、循环结构、函数使用、获取帮助等知识 1 #---这是注释--- 2 #R变量类型及赋值 3 x <- 1.12;print(x) 4 y <- c(1,2,4,3)...介绍R提供了极其灵活的方式，访问、修改、向量、列表、数据框等数据结构，以及R中很多重要、常用的数据分析函数 1 #3-1访问向量元素 2 3 x <- 1:10;print(x) 4 print...当然，这只是R语言入门上手的第一part,后续有待更新。。。

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【机器学习】Python 快速入门笔记

def add(a,b): #在python中定义函数需要使用def（） c=a+b print("This is the result of the addtion:",c) add...（‘文件路径’，‘形式’），形式w为可写形式，r为只读形式 my_file.write(text) #在文件中写入相应的语句 my_file.close() #切记在文件写入后要使用close方法关闭文件...() #readline为逐行输出文字 all_read=my_file.readlines() #逐行读取后会将读取的元素按行放置在一个列表中 print(content,'second_read'...、列表使用中括号 a_list=[12,34,23,43] for x in a_list: #将list的值使用for循环放到x中，之后打印出来 print(x) for index in...# 确保自己的模块（同为.py文件）和本文件在同一个目录下， # import m1 #自己的模块名，其中定义了函数 # m1.function() 直接调用其函数即可，在macox中，其包目录在site-package

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生信技能树 R语言入门第一周总结

因为自己之前学习过一部分B站生信技能树的R语言入门视频，但实际使用时经常会遇到一些问题，这次参加了生信技能树的系统培训班想查漏补缺。...一个向量中只能有一种数据类型，优先级为：character>numeric>logical。多个类型的数据类型存在时，向量会自动定义为优先级最高的数据类型。...==，paste(0)，加减乘除），如果向量长度不等，R语言会自动发生循环补齐，即重复较短的向量，直到它与另一个向量长度相等。.../表示R.project的上一级菜单ex2 <- read.csv("ex2.csv",row.names = 1,check.names = F)row.names=1表示使用第一列为行名，需注意行名中不能出现重复...一些最基本的函数代替手动看/数数的方法：1、使用length和table函数；2、使用ncol和nrow，如取数据框b的最后一列：b[,ncol(b)]，删除b的最后一列：b[,-ncol(b)]3、最容易会犯的错误

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Python 图形化界面基础篇：创建自定义主题

在本篇博客中，我们将重点介绍如何使用 Python 的 Tkinter 库来创建自定义主题，以便将你的 GUI 应用程序与众不同。...步骤4：创建使用自定义主题的部件接下来，我们将创建一些部件，如按钮和标签，并将自定义主题应用于它们。...我们使用 style 参数将自定义样式应用于它们。...() # 启动Tkinter主事件循环 root.mainloop() 效果图：代码解释让我们逐行解释上面的代码：我们导入了 Tkinter 和 ttk 模块，其中 ttk 模块提供了创建自定义主题的功能...结论在本篇博客中，我们学习了如何使用 Python 的 Tkinter 库来创建自定义主题，以便自定义 GUI 应用程序的外观。

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提升R代码运算效率的11个实用方法——并行、效率

转载于36大数据，原文作者：Selva Prabhakaran 译者：fibears 众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。...让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。...3.只在条件语句为真时执行循环过程另一种优化方法是预先将输出变量赋值为条件语句不满足时的取值，然后只在条件语句为真时执行循环过程。此时，运算速度的提升程度取决于条件状态中真值的比例。...6.利用apply族函数来替代for循环语句本部分将利用apply()函数来计算上文所提到的案例，并将其与向量化的循环语句进行对比。...7.利用compiler包中的字节码编译函数cmpfun() 这可能不是说明字节码编译有效性的最好例子，但是对于更复杂的函数而言，字节码编译将会表现地十分优异，因此我们应当了解下该函数。 ?

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「r」dplyr 里的 join 与 base 里的 merge 存在差异

今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。...所以使用 dplyr 提供的连接函数报错是正常的，但有意思的是，基础包提供的 merge() 函数可以完成连接操作，真是优秀（感兴趣的朋友可以看下测试下 merge 函数源代码）！...本质上是 data.table 体格的泛型函数不支持类似基础包中的操作。如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？...如果 be_join 不为空，进行如下的循环：如果存在，则将这个子集和 to_join 按共同列合并如果不存在，使用循环位移一位，将当前 be_join 的第 2 个子集移动为第 1 个。...2 S1 S2 S2 S1 S2 更新在后面的一些使用过程中发现基础包的 merge() 函数在进行连接操作时会输出有问题的结果，所以建议使用的小伙伴仔细检查结果。

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

使用fread函数导入之后便会自动转化为data.table对象，这是data.table所特有的高性能数据对象，同时继承了data.frame传统数据框类，也意味着他能囊括很多数据框的方法和函数调用。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....自定义名称： mydata[,....SD, mean)则将各个子块的对应列应用于均值运算，并返回最终的列表。...左手用R右手Python系列——数据合并与追加长宽转换：长宽转换仍然支持plyr中的melt/dcast函数以及tidyr中的gather/spread函数。

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Apache Zeppelin 中 R 解释器

概述 R是用于统计计算和图形的免费软件环境。要在Apache Zeppelin中运行R代码和可视化图形，您将需要在主节点（或您的开发笔记本电脑）上使用R。...R基本绘图得到完全支持 ? 如果您返回一个data.frame，则Zeppelin将尝试使用Zeppelin的内置可视化进行显示。 ?...%knitr接口直接针对knitr第一行的chunk选项： ? ? ? 两位解释器的环境相同。如果您定义了一个变量%r，那么如果您使用一个调用，它将在范围内knitr。...使用%r解释器，如果你返回一个data.frame，HTML或一个图像，它将主导结果。所以如果你执行三个命令，一个是hist()，所有你会看到的是直方图，而不是其他命令的结果。...支持shiny需要将反向代理集成到Zeppelin中，这是一项任务。最大的OS X和不区分大小写的文件系统。

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基于多层感知器的端到端车道线检测算法

，而文献［24，27-28］中通过结构重参数化技术实现训练与推理的解耦，在不牺牲推理速度的情况下换来了不错的精度提升，如Rep-MLP模型，训练时在其内部构建组卷积层获取局部信息，将重参数化技术与MLP...定义为：，其中、为可训练的参数，训练中初始化为，在使用仿射操作时，将独立的应用于输入数据的每一列，与标准化处理不同，该仿射变换不依赖于任何批处理信息，可以使训练更稳定。...激活函数GeLU，在非线性变换中引入随机正则化，提高模型的泛化能力，定义如式（5）：\mu、\sigma其中为正态分布的概率函数，可以采用正态分布，也可以采用一般正态分布，将视为可训练参数...根据实际的车道线分析，大多数车道线都是直线，故使用二阶差分方程来进一步约束车道线的形状，实现语义上的车道线检测，如被遮挡部分，其形状损失函数定义为式（12）：其中r\le X表示第条车道线在第...综上所述，本文所使用的损失函数定义为：\gamma=0.2其中为损失系数，训练中分别初始化为，，。

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