sapply(name,"[",2)

"["在R里作为一个函数使用,举个例子就知道了:

比如x是一个vector:x <- 1:10那么,x[2] 等同于"["(x, 2),就是return向量x的第二个数。

如果name是一个list:
name <- list(1:10, 2:12)则sapply(name, "[", 2)就是分别取两个list里的第二个数,结果为2,3
时间: 2024-10-10 00:17:28

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R中的高效批量处理函数(lapply sapply apply tapply mapply)(转)

转自:http://blog.csdn.net/wa2003/article/details/45887055 R语言提供了批量处理函数,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.批量处理函数有很重要的apply族函数:lapply sapply apply tapply mapply.apply族函数是高效能计算的运算向量化(Vectorization)实现方法之一,比起传统的for,while常常能获得更好的性能. ap

R语言的基本操作--读取和写入txt,sapply&amp;lapply

最近比较忙比较忙比较忙...真是忙/// 作为菜鸟,不明白为什么这么容易忘记r的基本操作,感觉比C# JAVA c什么的都难,又来复习一遍 1 ##数据操作的入门 2 3 ##定义一个函数判断偶数 4 func <- function(x) 5 { 6 if(x %% 2 == 0){ 7 ret <- 'even' 8 }else 9 { 10 ret <- 'odd' 11 } 12 return(ret) 13 } 14 15 ##测试效果 16 func(35) 17 18 ##

R中利用apply、tapply、lapply、sapply、mapply

apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为: apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行.列都计算.示例代码:> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)> ma     [,1] [,2] [,3] [,4][1,]    1    3    1    7[2,]    2    4   

R语言 apply,sapply,lapply,tapply,vapply, mapply的用法

apply() apply(m,dimcode,f,fargs) m 是一个矩阵. dimcode是维度编号,取1则为对行应用函数,取2则为对列运用函数. f是函数 fargs是f的可选参数集 > z <- matrix(1:6, nrow = 3) > f <- function(x) { + x/c(2, 8) + } > apply(z,1,f) #f函数得到两个元素,则为几行,竖着来的 [,1] [,2] [,3] [1,] 0.5 1.000 1.50 [2,] 0

R语言初识

# 创建数据集&基本数据管理1.向量 创建函数 c() a <- c(1,2,3,4) a[c(i,j)] :[]给定元素所处位置的数值,即向量a中第i和第j个元素,a[2]第二个元素即2 length(a):返回向量a中元素的个数2.矩阵 创建函数 X<-matrix(数据,nrow=n,ncol=m) +使用下标及方括号[]来选择矩阵中的行.列或元素,X[i,],第i行 +将矩阵转化为数据框 dataframe <-as.data.frame(matircname)3.数组

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SMOTE - Supersampling Rare Events in R:用R对稀有事件进行超级采样 在这个例子中将用到以下三个包 {DMwR} - Functions and data for the book "Data Mining with R" and SMOTE algorithm:SMOTE算法 {caret} - modeling wrapper, functions, commands:模型封装.函数.命令 {pROC} - Area Under the Curv

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2.4 字符处理函数 > x <- c("ab", "cde", "fghij") > length(x) [1] 3 > nchar(x[3]) [1] 5 > > > x <- "abcdef" > substr(x, 2, 4) [1] "bcd" > substr(x, 2, 4) <- "22222" >

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包含以下几个小的知识点 1htmlTreeParse函数源码和一些参数 2hander的写法 3关于missing函数 4关于if-else语句中else语句的花括号问题 5关于checkHandlerNames函数 6关于GeneralHandlerNames属性 7关于match函数 8关于inherits函数 9关于on.exit函数 ==============================================================================

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RHadoop是由Revolution Analytics发起的一个开源项目,它可以将统计语言R与Hadoop结合起来.目前该项目包括三个R packages,分别为支持用R来编写MapReduce应用的rmr.用于R语言访问HDFS的rhdfs以及用于R语言访问HBASE的rhbase.下载网址为https://github.com/RevolutionAnalytics/RHadoop/wiki/Downloads. 说明:下面的记录是在安装成功后的总结,中间的过程描述及解决方法可能并不精确