Eine wichtige Funktion zur Datenmanipulation ist die Funktion apply() (wie auch ihre Tochterfunktionen lapply(), sapply() und tapply()). Mit ihr können beliebige Funktionen auf die Reihen und/oder Spalten eines Datenframes (oder einer Matrix) angewendet werden. Dadurch erlaubt sie es in vielen Fällen, Loop-Schleifen und Redundanzen zu vermeiden.
Zur Verdeutlichung sei folgendes Beispiel gegeben:
# erzeuge Testdatensatz
df <- data.frame(Name = c("Hans", "Gerda", "Kurt", "Maria"),
Alter = c(56, 59, 58, 58),
Groesse = c(178, 172, 181, 166),
Gewicht = c(105, 67, 95, 89))
# anzeigen
df Name Alter Groesse Gewicht
1 Hans 56 178 105
2 Gerda 59 172 67
3 Kurt 58 181 95
4 Maria 58 166 89Angenommen, wir wollen die Mittelwerte der drei numerischen Variablen bestimmen, dann könnten wir so vorgehen:
mean(df$Alter)[1] 57.75mean(df$Groesse)[1] 174.25mean(df$Gewicht)[1] 89Die Funktion apply() erlaubt es, die Werte in nur einem Aufruf zu erzeugen, indem die Funktion mean() auf die Werte jeder Spalte angewendet wird.
apply(df[,-1], MARGIN=2, FUN=mean) Alter Groesse Gewicht
57.75 174.25 89.00 Wir übergeben der Funktion zunächst das Datenframe df ohne die Spalte Name (df[,-1]). Mit dem Parameter MARGIN wird festgelegt, wie apply() auf das Datenframe schauen soll:
MARGIN=1 - Reihe für ReiheMARGIN=2 - Spalte für SpalteMARGIN=3 - beides zusammenÜber den Parameter FUN wird die zu verwendende Funktion (in diesem Falle mean()) ohne Klammern angegeben.
Möchten wir nun die Standardabweichung der drei Variablen berechnen, lautet der Aufruf entsprechend:
apply(df[,-1], MARGIN=2, FUN=sd) Alter Groesse Gewicht
1.258306 6.652067 16.083117 Es ist wichtig, die nicht-numerische Variable Name vor dem apply()-Aufruf herauszufiltern. Denn wenn die zu verwendende Funktion bei nur einer Reihe fehl schlägt, liefert apply() nur eine Reihe NAs und Warnmeldungen zurück.
# aufruf mit Spalte "Name" schlägt fehl
apply(df, MARGIN=2, FUN=mean)Warning in mean.default(newX[, i], ...): Argument ist weder numerisch noch
boolesch: gebe NA zurück
Warning in mean.default(newX[, i], ...): Argument ist weder numerisch noch
boolesch: gebe NA zurück
Warning in mean.default(newX[, i], ...): Argument ist weder numerisch noch
boolesch: gebe NA zurück
Warning in mean.default(newX[, i], ...): Argument ist weder numerisch noch
boolesch: gebe NA zurück Name Alter Groesse Gewicht
NA NA NA NA Möchten wir die Werte der Probanden beispielsweise aufaddieren, lassen wir per apply() die Funktion sum() reihenweise über die Daten laufen. Hierzu setzen wir den Parameter MARGIN=1.
# laufe pro-Reihe über die Daten
apply(df[,-1], MARGIN=1, FUN=sum)[1] 339 298 334 313Wir können jede Funktion per apply() auf die Variablen loslassen:
# Wurzel aus jedem Wert ziehen
apply(df[,-1], MARGIN=2, sqrt) Alter Groesse Gewicht
[1,] 7.483315 13.34166 10.246951
[2,] 7.681146 13.11488 8.185353
[3,] 7.615773 13.45362 9.746794
[4,] 7.615773 12.88410 9.433981Da wir wissen, dass der Parameter MARGIN an zweiter Stelle kommt, müssen wir ihn dort nicht immer ausschreiben, sondern können einfach 1, 2 oder 3 schreiben.
# Häufigkeitstabelle für jede Variable
# MARGIN=2 muss nicht ausgeschrieben werden
apply(df[,-1], 2, FUN=jgsbook::freqTable)$Alter
Wert Haeufig Hkum Relativ Rkum
1 56 1 1 25 25
2 58 2 3 50 75
3 59 1 4 25 100
$Groesse
Wert Haeufig Hkum Relativ Rkum
1 166 1 1 25 25
2 172 1 2 25 50
3 178 1 3 25 75
4 181 1 4 25 100
$Gewicht
Wert Haeufig Hkum Relativ Rkum
1 67 1 1 25 25
2 89 1 2 25 50
3 95 1 3 25 75
4 105 1 4 25 100Parameter für die auszuführende Funktion können einfach mit einem Komma angehängt werden.
# Führen quantile(x, type=6) aus
apply(df[,-1], MARGIN=2, FUN=quantile, type=6) Alter Groesse Gewicht
0% 56.00 166.00 67.0
25% 56.50 167.50 72.5
50% 58.00 175.00 92.0
75% 58.75 180.25 102.5
100% 59.00 181.00 105.0Das funktioniert auch mit mehreren Parametern.
# Führen quantile(x, type=6) aus
apply(df[,-1], MARGIN=2, FUN=quantile, type=6, probs=c(0.1, 0.6, 0.8)) Alter Groesse Gewicht
10% 56 166 67
60% 58 178 95
80% 59 181 105Es ist möglich, die Parameter, welche an die auszuführende Funktion übergeben werden müssen, aus dem Datenframe selbst zu ziehen. Erzeugen wir zur Verdeutlichung folgendes Datenframe:
# Testdaten
df <- data.frame(Name = c("Jerome", "Nadine", "Dominik", "Ella"),
Geschwindigkeit = c(120, 25, 32, 80),
Strecke = c(200, 34, 50, 100))
# anzeigen
df Name Geschwindigkeit Strecke
1 Jerome 120 200
2 Nadine 25 34
3 Dominik 32 50
4 Ella 80 100Jetzt programmieren wir die Funktion zeit(), welche ausrechnet, wie lange die Personen für die Strecke mit der angegebenen Geschwindigkeit benötigt haben. Die Funktion nimmt die Werte velo (Geschwindigkeit) und dist (Strecke) entgegen.
# Funktion programmieren
zeit <- function(velo, dist){
# rechne Distanz / Geschwindigkeit
# runde auf 2 Stellen
zeit <- round(dist/velo, 2)
return(zeit)
}Um die Funktion zeit() auf jede Reihe des Datenframes anzuwenden, wobei die Werte von Geschwindigkeit und Strecke jeweils als Parameter übergeben werden, müssen wir zunächst per MARGIN=1 angeben, dass apply() die Daten Reihe-für-Reihe verarbeiten soll.
Der Trick besteht darin, im Paramter FUN eine temporäre Funktion function(line) anzugeben. Diese ruft ihrerseits die Funktion zeit() (diesmal mit Klammern) auf, und übergibt die Parameter per line("SPALTENNAME").
# Übergebe die Werte an die Funktion zeit()
apply(df[,-1], MARGIN=1, function(line) zeit(line["Geschwindigkeit"],
line["Strecke"]))[1] 1.67 1.36 1.56 1.25Wenn die Parameter dist und velo mit ihrem Namen angegeben werden, ist die Reihenfolge der Parameter egal.
# Parameter dist und velo direkt angeben
apply(df[,-1], MARGIN=1, FUN=function(line) zeit(dist=line["Strecke"],
velo=line["Geschwindigkeit"]))[1] 1.67 1.36 1.56 1.25Als temporäre Hilfsfunktionen können verschiedene Arten verwendet werden:
function(x) - übergibt jeden Wert einzeln und nacheinander jeweils als Parameter an die Funktion, wobei x für spezifische Parameter referenziert werden kann (siehe Abschnitt 20.0.3 für ein Beispiel).function(line) - übergibt die Werte der gesamte Datenreihe als Parameter an die Funktion, wobei die einzelnen Variablenwerte per line["SPALTENNAME"] referenziert werden können.In einem weiteren Beispiel wollen wir Fallzahlen für spezifische Werte von e, P und dem Konfidenzlevel berechnen (siehe Abschnitt 32.11.2). Hierzu nutzen wir die Funktion samplingbook::sample.size.prop(), wobei die Erweiterung samplingbook::sample.size.prop()$n nur die Fallzahlen zurückgibt.
# beispielhafter Funktionsaufruf
samplingbook::sample.size.prop(e=0.05, P=0.65, level=0.95, N=1500)$n[1] 284# Erzeuge Kombinationen von e, P und level
df <- data.frame(e = c(0.05, 0.04, 0.03),
P = c(0.65, 0.6, 0.5),
level = c(0.9, 0.95, 0.99))
# anzeigen
df e P level
1 0.05 0.65 0.90
2 0.04 0.60 0.95
3 0.03 0.50 0.99# Berechne Fallzahlen für jede Reihe (Kombination)
apply(df, 1, function(line) samplingbook::sample.size.prop(e = line["e"],
P = line["P"],
level = line["level"])$n
)[1] 247 577 1844Die Tochterfunktion sapply() kann auf Vektoren angewendet werden.
# erzeuge einen Vektor mit 3 Werten für N
N <- c(10, 30, 100)
# ziehe für jeden Wert die Wurzel
sapply(N, sqrt)[1] 3.162278 5.477226 10.000000Wenn die verwendete Funktion Wertereihen zurückgibt, wird das Ergebnis als Liste zurückgegeben.
# erzeuge jewils N Zufallszahlen
sapply(N, sample)[[1]]
[1] 2 4 10 9 5 1 7 8 3 6
[[2]]
[1] 7 20 21 24 30 11 4 28 3 6 9 14 29 2 5 25 8 1 17 18 12 10 19 26 13
[26] 22 23 15 16 27
[[3]]
[1] 75 89 14 90 29 67 30 19 5 31 53 57 59 33 69 64 18 36
[19] 49 51 96 40 50 84 7 87 32 4 11 98 13 92 55 93 85 56
[37] 37 41 42 2 88 46 20 15 76 95 97 48 12 63 71 28 60 17
[55] 22 80 54 44 83 65 77 78 24 10 16 26 72 25 27 68 39 91
[73] 1 35 66 8 43 100 9 62 74 6 99 23 73 81 70 94 47 86
[91] 82 45 38 34 61 3 79 52 58 21Da die Funktion sample() jeweils einen Datenvektor zurückgibt, liegt das Ergebnis als Liste vor.
Auch bei sapply() werden Funktionsparameter per Komma angehängt.
# erzeuge jewils N Zufallszahlen
# mit doppelten
sapply(N, sample, replace=TRUE)[[1]]
[1] 10 3 6 4 6 8 8 7 5 4
[[2]]
[1] 15 2 27 24 9 13 21 22 17 17 15 28 28 6 27 27 17 20 2 6 1 11 27 28 5
[26] 17 1 11 6 22
[[3]]
[1] 22 74 72 6 32 46 53 61 60 5 80 88 47 20 5 32 43 2
[19] 44 94 73 15 11 86 93 62 99 24 6 15 20 24 36 19 72 49
[37] 67 26 1 52 11 85 56 11 70 20 16 90 83 22 68 76 78 22
[55] 8 1 88 52 73 77 78 22 3 14 57 42 19 69 83 39 38 67
[73] 99 64 56 26 53 65 58 6 57 15 63 100 33 92 57 64 53 60
[91] 94 23 71 46 29 25 85 46 5 79Sollen die Werte des Ausgangsvektors als spezifischer Parameter der auszuführenden Funktion übergeben werden, muss wieder auf eine temporäre Hilfsfunktion function(x) zurückgegriffen werden. Im folgenden Aufruf sollen die Werte des Vektors N jeweils als Paramenter N an die Funktion samplingbook::sample.size.mean() übergeben werden.
# Rufe für jeden Wert x im Vektor N die Funktion auf,
# wobei Parameter N=x ist
sapply(N, FUN=function(x) samplingbook::sample.size.mean(e=0.05,
S=0.3,
level=0.90,
N=x)
) [,1] [,2] [,3]
call list,4 list,4 list,4
n 10 23 50 Per samplingbook::sample.size.mean()$n wird nur die benötigte Fallzahl zurückgegeben. Diese Anweisung können wir auch auf sapply() übertragen:
# mit $n nur Fallzahlen
sapply(N, FUN=function(x) samplingbook::sample.size.mean(e=0.05,
S=0.3,
level=0.90,
N=x)$n
)[1] 10 23 50Die Funktion lapply() liefert ihr Ergebnis immer als Liste zurück, wobei für jedes x ein eigener Listeneintrag erzeugt wird.
# erzeuge einen Vektor mit 3 Werten für N
N <- c(10, 30, 100)
# ziehe für jeden Wert die Wurzel
lapply(N, sqrt)[[1]]
[1] 3.162278
[[2]]
[1] 5.477226
[[3]]
[1] 10Mit der Funktion unlist() kann die Liste in Vektoren überführt werden.
unlist(lapply(N, sqrt))[1] 3.162278 5.477226 10.000000Mit der Tochterfunktion tapply() lassen sich gruppierte Auswertungen erzeugen. Die Gruppierung erfolgt anhand eines Factors im Datenframe.
# erzeuge Testdaten
df <- data.frame(Geschlecht = factor(c("m", "w", "m", "m", "w", "w", "d", "d", "d")),
Alter = c(45, 34, 46, 41, 31, 29, 24, 25, 26))
# anzeigen
df Geschlecht Alter
1 m 45
2 w 34
3 m 46
4 m 41
5 w 31
6 w 29
7 d 24
8 d 25
9 d 26Angenommen, wir möchten nun die Mittelwerte des Alters in Abhängigkeit zum Geschlecht bestimmen, so können wir tapply() verwenden.
tapply(df$Alter, df$Geschlecht, mean) d m w
25.00000 44.00000 31.33333 Wie bei den Schwesterfunktionen lassen sich weitere Parameter per Komma übergeben.
# Berecne IQR so wie SPSS (type=6)
tapply(df$Alter, df$Geschlecht, IQR, type=6)d m w
2 5 5