r语言 lapply 和sapply

lapply()和sapply()是R语言中常用的两个函数，它们都用于对向量或对象中的每个元素应用一个函数。

lapply()函数接受两个参数，第一个参数是一个向量或对象，第二个参数是一个应用于该向量或对象中每个元素的函数。lapply()函数的输出是一个列表，每个元素是函数应用于相应元素的结果。

sapply()函数也接受两个参数，第一个参数是一个向量或对象，第二个参数是一个应用于该向量或对象中每个元素的函数。sapply()函数的输出是一个向量或矩阵，其中的元素是函数应用于相应元素的结果。

因此，lapply()和sapply()在功能上是相似的，主要的区别在于输出的形式。lapply()返回一个列表，而sapply()返回一个向量或矩阵。

相关问题

R语言sapply(）和lapply（）

R语言中的`sapply()`和`lapply()`都是函数式编程中常用的高阶函数，它们用于对向量、列表或其他集合类型的数据进行遍历和操作。以下是关于这两个函数的基本介绍：

1. `sapply()`: 这是一个简化版的`apply()`函数，它会尝试将输入数据转化为矩阵，然后对每一列应用一个函数，并返回结果向量。如果你传递的是一个列表，`sapply()`会直接作用于整个列表。例如，你可以用`sapply(x, mean)`计算一个数值向量x的平均值。

2. `lapply()`: 这个函数则更通用，它接受两个参数：一个是要迭代的对象（可以是向量、列表或数据框），另一个是处理这个对象的函数。`lapply()`不会试图将数据转化为矩阵，而是逐个元素地应用函数，返回的结果是一个列表，其中每个元素是函数应用于相应元素后的结果。例如，`lapply(x, function(i) i^2)`会对向量x中的每个元素求平方。

# 读取 Excel 文件，行为样本，列为真菌、细菌、OTU df <- read.xlsx("C:/Users/63035/Desktop/土壤微生物整理 - 副本/计算相对丰度/细菌原始数值1.xlsx", sheet = 1) df <- df[,3:74] # 将每个值除以对应列的第73行数值 # apply,lapply,sapply df1 <- sapply(1:nrow(df),FUN = function(x){as.numeric(df[x,])/as.numeric(df[73, ])}) 修改R语言脚本，计算每列的和，用每个值除以对应列的和

可以使用`apply`函数计算每列的和，然后再用每个值除以对应列的和。修改后的代码如下：

# 读取 Excel 文件，行为样本，列为真菌、细菌、OTU
df <- read.xlsx("C:/Users/63035/Desktop/土壤微生物整理 - 副本/计算相对丰度/细菌原始数值1.xlsx", sheet = 1)
df <- df[,3:74]

# 计算每列的和
col_sum <- apply(df, 2, sum)

# 将每个值除以对应列的和
df1 <- apply(df, 2, function(x){as.numeric(x)/col_sum})

其中`apply(df, 2, sum)`计算了每列的和，`apply(df, 2, function(x){as.numeric(x)/col_sum})`将每个值除以对应列的和。