R语言 rbind函数操作结果与预期结果不符

m0_51796621 2021-02-28 09:37:30

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刚开始接触R语言时，会听到各种的R语言使用技巧，其中最重要的一条就是不要用循环，效率特别低，要用向量计算代替循环计算。那么，这是为什么呢？原因在于R的循环操作for和while，都是基于R语言本身来实现的，而向量操作是基于底层的C语言函数实现的，从性能上来看，就会有比较明显的差距了。那么如何使用C的函数来实现向量计算呢，就是要用到apply的家族函数，包括apply, sapply, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等。 1. apply的家族函

R语言中apply家族的使用apply家族函数apply函数lapply函数sapply函数vapply函数mapply函数tapply函数rapply函数eapply函数 apply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

R语言学习之函数一、R函数输入数据类型：向量：sum,mean,sd,range,median,sort,order 矩阵或数据框：cbind,rbind 数字矩阵：heatmap R语言中常用lm()函数用于回归分析 > state <- as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > fit<- lm (Murder ~ Population+Illite

R语言的apply族函数 R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅...

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