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分组功能（tapply，by，aggregate）和* apply系列
每当我想在R中执行“ map” py任务时，我通常都会尝试使用该apply系列中的函数。 但是，我从未完全理解它们之间的区别-{ sapply，lapply等等} 如何将函数应用于输入/分组输入，输出将是什么样，甚至输入是什么-所以我经常只是遍历所有这些，直到我得到我想要的。 谁能解释什么时候使用哪一个？ 我目前（可能不正确/不完整）的理解是... sapply(vec, f)：输入是向量。输出是向量/矩阵，其中element i是f(vec[i])，如果f有多元素输出，则为您提供矩阵 lapply(vec, f)：与相同sapply，但输出是列表？ apply(matrix, 1/2, f)：输入是一个矩阵。输出是一个向量，其中element i是f（矩阵的行/ col i） tapply(vector, grouping, f)：输出是一个矩阵/数组，其中矩阵/数组中的元素是向量f分组g中的值，并g被推送到行/列名 by(dataframe, grouping, f)：让g成为一个分组。适用f于组/数据框的每一列。漂亮地打印f每列的分组和值。 aggregate(matrix, grouping, f)：类似于by，但不是将输出漂亮地打印出来，聚合将所有内容粘贴到一个数据框中。 附带的问题：我还没有学会摆弄或重塑-是否会全部取代plyr或reshape全部取代？