Ce tutoriel a pour but de présenter la collection de fonctions apply(). La fonction apply() est la plus basique de toutes les collections. Nous apprendrons également sapply(), lapply() et tapply(). La collection apply peut être considérée comme un substitut de la boucle. La collection apply() est regroupée avec le paquet r essential si vous installez R avec Anaconda. La fonction apply() peut être alimentée avec de nombreuses fonctions pour effectuer une application redondante sur une collection d'objet (cadre de données, liste, vecteur, etc. ). Le but de apply() est principalement d'éviter l'utilisation explicite de constructions en boucle. Elles peuvent être utilisées pour une liste, une matrice ou un tableau en entrée et appliquer une fonction. Lapply sous l'arbre. N'importe quelle fonction peut être passée dans apply(). Dans ce tutoriel, vous apprendrez
la fonction apply()
la fonction lapply()
la fonction sapply()
La fonction Slice vector. fonction tapply()
fonction apply()
apply() prend en entrée un cadre de données ou une matrice et donne en sortie un vecteur, liste ou tableau.
- Lapply sous r rambaud
- Lapply sous r us
- Lapply sous r kelly
- Lapply sous l'arbre
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Lapply Sous R Rambaud
Nous comparons les deux résultats avec la fonction identical(). below_ave <- function(x) { ave <- mean(x) return(x)}dt_s<- sapply(dt, below_ave)dt_l<- lapply(dt, below_ave)identical(dt_s, dt_l)
## TRUE
Fonction tapply()
tapply() calcule une mesure (moyenne, médiane, min, max, etc…) ou une fonction pour chaque variable facteur dans un vecteur. C'est une fonction très utile qui vous permet de créer un sous-ensemble d'un vecteur, puis d'appliquer certaines fonctions à chacun de ce sous-ensemble. Une partie du travail d'un data scientist ou de chercheurs consiste à calculer des résumés de variables. Par exemple, mesurer la moyenne ou regrouper des données en fonction d'une caractéristique. Lapply sous r kelly. La plupart des données sont regroupées par ID, ville, pays, etc. Le fait de résumer par groupe révèle des modèles plus intéressants. Pour comprendre comment cela fonctionne, utilisons le jeu de données de l'iris. Ce dataset est très célèbre dans le monde de l'apprentissage automatique. Le but de ce dataset est de prédire la classe de chacune des trois espèces de fleurs: Sepal, Versicolor, Virginica.
Lapply Sous R Us
Aymeric Inpong" Bonjour Claire, Je profite régulièrement de vos articles pour améliorer ma programmation en R (plutôt artisanale) d'analyses multivariées. J'utilise des boucles, doubles ou triples, ce qui entraîne de long calculs.
Lapply Sous R Kelly
936
## iris$Species: virginica
## [1] 6. 588 On peut aussi employer cette syntaxe: with(iris, tapply(, Species, mean))
## 5. 588 Et comme précédemment, si la fonction employée nécessite des arguments supplémentaires, on les ajoute après la virgule: res <- with(iris, tapply(, Species, quantile, probs=c(0. 75)))
## $setosa
## 4. 8 5. 2
## $versicolor
## 5. 6 6. 3
## $virginica
## 6. Lapply sous r us. 225 6. 900
## [1] "array" La fonction apply permet d'appliquer une fonction sur toutes les lignes ou toutes les colonnes d'un data frame (ou une matrice). Si on souhaite appliquer la fonction sur les lignes, on va spécifier l'argument MARGIN=1 (en pratique, on utilise que le 1 en second argument de la fonction). De la même manière, si on souhaite appliquer la fonction sur les colonnes, on va spécifier l'argument MARGIN=2 (là encore, en pratique, on utilise que le 2 en second argument de la fonction) Par exemple ici, si on souhaite faire la moyenne des 4 premières variables du jeu de données iris, sur les 10 premières lignes: res <- apply(iris[1:10, 1:4], 1, mean, )
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 2.
Lapply Sous L'arbre
Tout le code que tu as utilisé peut-être simplifier par le code suivant: Code: Tout sélectionner numero <- meric(gsub("\\D", "", deparse(substitute(var)), perl=T)) Maxime
Message par matthieu faron » 22 Fév 2011, 10:06
J'avais donc mal compris le code que tu m'a donné. Maintenant tout marche parfaitement,
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La fonction apply() permet d'appliquer une fonction (par exemple une moyenne, une somme) à chaque ligne ou chaque colonne d'un tableau de données. Cette fonction prend 3 arguments dans l'ordre suivant: nom du tableau de données
un nombre pour dire si la fonction doit s'appliquer aux lignes (1), aux colonnes (2) ou aux deux (c(1, 2))
le nom de la fonction à appliquer
Voici un exemple. L'objectif est de calculer la somme de chaque ligne ou de chaque colonne d'un tableau:
# On crée d'abord une matrice avec 2 lignes et 3 colonnes
data<-matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow=2)
# On donne un nom aux lignes et aux colonnes
colnames(data)=c("C1", "C2", "C3")
rownames(data)=c("L1", "L2")
# On utilise la fonction apply() pour faire la somme de chaque ligne
apply(data, 1, sum)
# Pour faire la somme de chaque colonne, on remplace 1 par 2
apply(data, 2, sum)
La fonction tapply() permet d'appliquer une fonction à un vecteur selon les modalités d'un facteur. Cette fonction prend 3 arguments. R pour les nuls: La fonction apply(). Le premier argument spécifie un vecteur numérique sur lequel on veut appliquer la fonction, le deuxième argument spécifie la façon dont ce vecteur sera divisé en groupes (la division se fait sur la base des niveaux du second argument), le troisième argument spécifie la fonction qui sera appliquée à ces groupes. Voici un exemple:
# on a 2 variables concernant 4 personnes: l'âge et le genre
Age <- c(12, 15, 23, 29) # création de la variable Age
Genre <- c("homme", "homme", "femme", "femme") # création de la variable Genre
data <- (Age, Genre) # on met les 2 variables dans un tableau
# On souhaite connaître l'âge moyen selon le genre
tapply(data$Age, data$Genre, mean)
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Dans ces deux cas et lorsque le dommage est particulièrement grave, l'indemnisation peut être obtenue auprès de l' ONIAM (Office Nationale d'indemnisation des Accidents Médicaux) après une éventuelle procédure devant une CRCI (Commission Régionale de Conciliation et d'indemnisation). Lorsque l'infection nosocomiale est plus légère, l'indemnisation peut être obtenue auprès de l'établissement de santé (il existe une présomption de responsabilité qui cède en cas de cause étrangère) ou du professionnel de santé exerçant à titre libéral (il convient alors de prouver la faute). Avocat en droit des assurances et droit bancaire à Marseille - Cabinet Naudin. Les accidents de chasse
La demande d'indemnisation sera dirigée à l'encontre de l'assureur du chasseur responsable ou auprès du fonds de garantie des assurances obligatoires. Vous souhaitez faire appel à un avocat du droit des assurances à Marseille? Contactez-moi au 06 16 31 08 42.
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S'agissant des accidents de la circulation, cela concerne donc précisément les piétons, les cyclistes, les personnes à bord de véhicules à moteur (cyclomoteurs, motos, voitures, poids lourds, transports en commun, utilitaires). Les accidents médicaux
L'accident médical se définit comme un évènement indésirable survenu au cours d'un acte de soin, de prévention ou de diagnostic. Cet accident, qui peut intervenir dans n'importe quel lieu de soin (établissement de santé public ou privé, cabinet médical etc. ), peut être causé par la faute d'un professionnel de santé ou constitué un aléa thérapeutique (c'est-à-dire sans faute). Avocat droit des assurances marseille au. La faute du professionnel de santé peut, par exemple, résider dans une absence d'information du patient ou dans une faute technique (erreur de diagnostic, erreur dans le choix du soin ou dans l'exécution de l'acte). Parmi les aléas thérapeutiques figurent les infections nosocomiales (il s'agit d'une infection contractée par un patient au moins 48H après son hospitalisation) et les affections iatrogènes (c'est une affection due à un médicament ou un traitement prescrit).
L'expérience acquise, il est particulièrement passionnant et gratifiant de parvenir à aider les assurés à vaincre de puissantes compagnies d'assurance dont la résistance est souvent injustifiée et injuste.
Les avocats sont libres de fixer leurs tarifs. Différentes approches sont possibles: Un premier RDV gratuit permet de vérifier avec vous si votre situation nécessite l'intervention d'un avocat. Vous n'obtiendrez pas gratuitement des conseils précis ou une réponse personnalisée. Maître Jérôme Pinturier : avocat de droit assurances à Marseille.. Un premier RDV payant pour creuser directement le sujet sans perdre de temps et vous apporter une réponse personnalisée plus rapidement. Une version hybride est souvent proposée: Certains avocats proposent ainsi un premier RDV gratuit à condition qu'un dossier soit ouvert avec eux, et payant sinon. Ainsi, si l'intervention d'un avocat est justifiée, le premier RDV de découverte ne sera pas facturé.