循环问题与应用答案

【问题标题】：Loop Problems vs Apply循环问题与应用
【发布时间】：2017-02-15 19:01:40
【问题描述】：

我知道在处理数据时，*apply 函数是一种比循环更有效的方法——但对于一个反复出现的情况，我很难做到这一点。举个简单的例子：

对于这个data.frame“myTNorm”...

> str(myTNorm)
'data.frame':   4631 obs. of  12 variables:
 $ nc101_code: chr  "NC101_00003" "NC101_00004" "NC101_00005" "NC101_00006" ...
 $ D2_01     : num  5.67e-04 5.17e-05 2.50e-04 8.79e-04 8.61e-06 ...
 $ D2_02     : num  1.83e-04 1.26e-05 3.35e-04 5.05e-04 1.89e-05 ...

我想简单地将指定列 2:6 的每个单元格的值替换为标准化值（即 cellValue/sum(column)）。

我觉得应该有一个很好的方法来使用 *apply 和一些函数来很好地做到这一点，但只能让它作为一个 for 循环工作。有人可以分享正确的语法吗！

for ( i in 2:6 ) 
{
     myTNorm[, i] = myTNorm[, i]/sum(myTNorm[, i])
}

谢谢！

【问题讨论】：

如果您查看有关 Loops 与 *apply 问题的帖子，您会看到大量 cmets 甚至完整的示例表明 *apply 方法并不总是比 for 循环更好。对于您的问题，myTNorm[, 2:6] <- lapply(2:6, function(i) i / sum(i)) 可能是标准的 *apply 解决方案。
@Imo 我认为第二部分应该是lapply(myTNorm[, 2:6], ...)
@Shape 你是对的，当然。感谢您了解这一点。
scale(df[,2:6],center=FALSE,scale=colSums(df[,2:6])) 之类的东西可能会很好地传达意图。这只是sweep(df[,2:6],2,colSums(df[,2:6]),"/")

标签： r apply

【解决方案1】：

我会推荐阅读这样的好教程：https://www.r-bloggers.com/using-apply-sapply-lapply-in-r/。或者，在此处提问之前尝试查找类似的答案并修改您自己的代码。

不过，你可以试试：

apply(X = myTNorm[,2:6], MARGIN = 2, FUN = function(x) x/sum(x))

【讨论】：