任务6: Apply函数类型及其使用
Apply函数家族是处理数据的一组函数，可以循环处理数据，非常强大。与for循环相比，可以节省循环耗时，和计算空间。在碰到循环时，可以优先使用apply家族函数。
家族包括，apply, tapply, mapply, lapply, eapply, sapply, rapply。根据输入的对象不同，和输出的格式不同，所以有多个函数组成这个家族。以下对常用的函数进行介绍：

• apply函数: 对矩阵，数据框，数组进行处理

  apply(X, MARGIN, FUN, ...)
  ##### example
  x <- data.frame("age" = c(11,12,13), "grade" = c(90, 100, 110))
  apply(x, 2, mean)
  > apply(x, 2, mean)
  # age grade 
  # 12   100

• 参数：

  • X为输入元素：matrix, data.frame, array
  • MARGIN: 按行或者按列计算，1表行，2表示列
  • FUN：自定义函数
  • …: 额外自选参数

• 返回值：vector, matrix

• lapply函数：可以对list, data.frame, vetor进行操作，特点是输出为与输入对象X同样长度的list ``` lapply(X, FUN, …)

  example

  x <- list(“age” = c(11,12,13), “grade” = rnorm(100, 10, 10)) lapply(x, mean)

  lapply(x, mean)

  $age

  [1] 12

$grade

[1] 8.631258

- 参数：
   - X为输入对象，可以是list, data.frame
   - FUN：自定义的函数
   - ...: 额外自选参数
- Sapply函数：简化版的lapply，特点是输出值可以为向量， 矩阵， 或数据框

sapply(X, FUN, …, simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

example

x <- list(“age” = c(11,12,13), “grade” = rnorm(100, 10, 10)) sapply(x, mean, simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

sapply(x, mean, simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

age grade

12.000000 8.631258

```

• 参数：

  • X为输入对象:list, matrix, data.frame
  • FUN：自定义的函数
  • …: 额外自选参数
  • simplify：是否数组化，当设置simplify=’array’时，输出结果按数组进行分组
  • USE.NAMES：如果X为字符串，TRUE设置字符串为数据名，FALSE不设置

• tapply函数 ``` tapply(X, INDEX, FUN, …, simplify = TRUE)

  example

  tapply(X = iris$Petal.Length,INDEX = iris$Species,FUN = mean)

  setosa versicolor virginica

  1.462 4.260 5.552

- 参数
   - X为输入对象:vector
   - INDEX: 分组的索引
   - FUN：自定义的函数
   - ...: 额外自选参数
   - simplify：是否数组化，当设置simplify='array'时，输出结果按数组进行分组
任务7: 代码作业

Medical.Science <- c(“clinical medicine”, “Nursing”, “Basic Medicine”, “Pharmacy”) score <- c(1, 2, NA, 4) grade <- data.frame(Medical.Science, score) Nursing <- subset(grade, grade$Medical.Science == “Nursing”) colnames(grade) colnames(grade)[2] <- “Scale” table(grade$Medical.Science) ``` 2021.12.1 I one