4-5split

split:根据因子或因子列表将向量或者其他对象进行分组，通常与lapply一起使用。

        split(参数)：split(向量/列表/数据框，因子/因子列表)

x<-c(rnom(5),runif(5),rnorm(5,1))

f<-gl(3,5)

split(x,f)(返回了列表，有3个水平，每个水平有5个元素)

lapply(split(x,f),mean)

head(airquality)

s<-split(airquality,airquality$Month)(按月份来查看空气质量的数据)

table(airquality$Month)(airquality到底包含了多少个月份的数据并且每个月下面多少条记录)

lapply(s,function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")]))(计算每1个月的臭氧含量、风速和温度的平均值)

sapply(s,function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")],na.rm=TRUE))(不包含缺失值)

split

• 根据因子或因子列表将向量或其他对象分组

• 通常与lapply一起使用

• split(向量/列表/数据框，因子/因子列表)

head(airquality)  #调用R库中本身自带的空气质量

s<- split(airquality,airquality$Month)  #以月份分割数据

table(airquality$Month)   #输出统计表格

sapply(s,function(x),colMeans([,c("Ozone","Wind"))],na.rm=TRUE)) 

输出指定列的均值，#na.rm = TRUE自动去除缺失值

split（x,f）将x按照f进行分组

lapply（split（x，f），mean）在lapply函数中先传入分好组的列表，在传入要对分好组的列表做什么

split（airquality，airquality$Month)对该列表按照月份分组，用$引用这一列

table（airquality$Month)可以得知一共有几个月份

求均值是对整个列，所以行不用注明，列可以用c函数

将想求的列组合起来

用lapply求出来一个列表，里面含有缺失值，用sapply观看起来更省力

na.rm=TURE可以忽略缺失值，所得的结果内不含缺失值，因此过程中的缺失值十分重要

split函数

na.rm=TRUE的含义是在处理参数时不要包括缺失值

split(向量/列表/数据框，因子/因子列表)可以根据因子或因子列表将向量或其他对象分组，通常与lapply一起使用，可对列表中的元素进行运算

split(向量/列表/数据框，因子/因子列表)：根据因子或因子列表将向量或其他对象分组，通常与lapply一起使用；

lapply(split(airquality,airquality$Month), function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind")], na.rm = TRUE))

split(x,f)//将x按照f因子分为组，组数由f定

lapply(split(x,f),mean)//传入分好组之后的列表，对列表进行的操作

sapply(s,function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")],na.rm=TRUE))//除去缺失值

#split函数

#根据因子或因子列表将向量或其它对分组
#与lapply联用
x <- c(rnorm(5), runif(5),rnorm(5,1))  
f<-gl(3,5)
split(x,f)#f因子中的水平1，2，3
lapply(split(x,f),mean）#对列表中得每一个元素求平均值
s<-split(airquality,airquality$Month)#$符号代表选择Month
table(airquality$Month)
lapply(s,function(x)colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")]))#s其实是一个数据框；计算平均值时，未将缺失值排除，故得出一些缺失值结果
sapply(s,function(x)colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")],na.rm = TRUE))#使用na.rm=TRUE排除缺失值并求平均值，sapply对lapply结果进行了化简

split(向量/列表/数据框， 因子/因子列表)

 x <- c(rnorm(5), runif(5),rnorm(5,1))  

f <- gl(3,5)

split(x,f)

#split函数返回了一个列表，第一个名称是1，对应水平1对应的x中前五个元素，水平2对应x中间五个元素，水平3对应x后五个元素

lapply(split(x,f) , mean)

split函数主要用于将一组数据以一定的规则分组并返回一个list。

split（x, f）

• x: 一个待分组的向量或者data frame

• f: 一个factor或者list（如果list中元素交互作用于分组中），以此为规则将x分组

rm是remove的意思，例如你指定na.rm=T，就会移除na数据

split 

#根据因子或者因子列表将向量或其他对象分组 

#通常与lapply一起使用 

#参数格式：split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) 

 x <- c(rnorm(5), runif(5),rnorm(5,1))  

f <- gl(3,5) split(x,f) lapply(split(x,f), mean) 

lapply(split(x,f), sum) head(airquality) split(airquality,airquality$Month)#按照month分组查看 

s <- split(airquality,airquality$Month) 

table(airquality$Month)#查看每个Month下包含的记录数 

 lapply(s, function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")]))# 求平均值 

sapply(s, function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")]))#简化显示结果 

sapply(s, function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")],na.rm = T))#处理缺失值