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R function lapply

包括函数：lapply, sapply, vapply

lapply

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lapply(X, FUN, ...)

该函数会返回一个长度和X参数的长度相同的列表，其中每个元素都是X参数在FUN函数作用下的结果。

实现源码

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function (X, FUN, ...) 
{
    FUN <- match.fun(FUN)
    if (!is.vector(X) || is.object(X))    # 如果不是向量（列表等也是向量），则会先转成list
        X <- as.list(X)
    .Internal(lapply(X, FUN))   # 直接调用C核心的函数
}

实例

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> a
     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4
> lapply(a, function(x)x^2)  # length(a) == 4
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] 4
[[3]]
[1] 9
[[4]]
[1] 16
> d
$a
[1] 1 2
$b
[1] 3 4 5
> lapply(d, sum)  # length(d) == 2
$a
[1] 3
$b
[1] 12

一个实际的例子：一次性加载某个目录下的R文件

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CaiSource <- function(x, p.path) {
  source(paste(p.path, x, sep=""))
}
# lib.path是指定的目录
lapply(list.files(path=lib.path, pattern='\\.[rR]$'), CaiSource, lib.path)

sapply

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sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

sapply是对lapply的封装，实现代码：

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function (X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE) 
{
    FUN <- match.fun(FUN)
    answer <- lapply(X = X, FUN = FUN, ...)     # 直接调用lapply
    if (USE.NAMES && is.character(X) && is.null(names(answer))) 
        names(answer) <- X   # USE。NAMES参数
    if (!identical(simplify, FALSE) && length(answer)) 
        simplify2array(answer, higher = (simplify == "array"))  # simplify参数，默认会转换成array
    else answer
}

vapply

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vapply(X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE)

该函数和sapply类似

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function (X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE) 
{
    FUN <- match.fun(FUN)
    if (!is.vector(X) || is.object(X))   # 对数据进行预处理
        X <- as.list(X)
    .Internal(vapply(X, FUN, FUN.VALUE, USE.NAMES))
}

FUN.VALUE的值定义是？

一段R程序的优化

R性能优化

原程序：

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CaiAnalyseEiMac <- function(x) {
  # 分析应用中，一个mac对应多个imei地址的情况
  #
  # Args:
  #   x: list类型，待分析数据
  #     x$aid: 应用ID，格式例如：aid=23。（下面的格式也类同）
  #     x$ei:  imei列表
  #     x$mac: mac列表
  # Return:
  #   list，对应多个imei的mac的占比
  
  # 格式化应用数据
  x$aid <- substr(x$aid, 5, 100)
  n <- length(x$aid)
  aid.lst <- unique(x$aid)
  
  # 计算总体一个mac对应多个imei的情况
  
  # 初始化
  tmp.lst <- list()
  mac.unique <- unique(x$mac)
  for (mac in mac.unique) {
    tmp.lst[[mac]] <- c()
  }
  
  # 把imei都加入mac列表
  for (i in 1:n) {
    tmp.lst[[x$mac[i]]] <- c(tmp.lst[[x$mac[i]]], x$ei[i])
  }
  
  # 汇总唯一值的个数
  tmp.lst <- lapply(tmp.lst, FUN=function(x){return(length(unique(x)))})
  
}

因为数据量比较大，在工作的机器上跑的时间超过半小时。。。。主要原因有两个：

  • copy-on-change，这是R的机制，循环里有大量的修改list操作；
  • R的循环效率比较低

后来发现tapply函数可以达到目的，主要代码如下：

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tmp.lst <- tapply(x$mac, x$ei, function(x)length(unique(x)))

非常的简洁，而且时间消耗就几秒而已。