For each slice of an array, apply function then combine results into a list.
alply(
.data,
.margins,
.fun = NULL,
...,
.expand = TRUE,
.progress = "none",
.inform = FALSE,
.parallel = FALSE,
.paropts = NULL,
.dims = FALSE
)matrix, array or data frame to be processed
a vector giving the subscripts to split up data by.
1 splits up by rows, 2 by columns and c(1,2) by rows and columns, and so
on for higher dimensions
function to apply to each piece
other arguments passed on to .fun
if .data is a data frame, should output be 1d (expand
= FALSE), with an element for each row; or nd (expand = TRUE), with a
dimension for each variable.
name of the progress bar to use, see
create_progress_bar
produce informative error messages? This is turned off by default because it substantially slows processing speed, but is very useful for debugging
if TRUE, apply function in parallel, using parallel
backend provided by foreach
a list of additional options passed into
the foreach function when parallel computation
is enabled. This is important if (for example) your code relies on
external data or packages: use the .export and .packages
arguments to supply them so that all cluster nodes have the correct
environment set up for computing.
if TRUE, copy over dimensions and names from input.
list of results
The list will have "dims" and "dimnames" corresponding to the
margins given. For instance alply(x, c(3,2), ...) where
x has dims c(4,3,2) will give a result with dims
c(2,3).
alply is somewhat similar to apply for cases
where the results are not atomic.
This function splits matrices, arrays and data frames by dimensions
If there are no results, then this function will return
a list of length 0 (list()).
Hadley Wickham (2011). The Split-Apply-Combine Strategy for Data Analysis. Journal of Statistical Software, 40(1), 1-29. https://www.jstatsoft.org/v40/i01/.
alply(ozone, 3, quantile)
#> $`1`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 242 248 252 260 312
#>
#> $`2`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 238 248 252 258 334
#>
#> $`3`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 240.0 250.0 254.0 260.5 338.0
#>
#> $`4`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 242 248 252 258 334
#>
#> $`5`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 242 250 256 266 348
#>
#> $`6`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 246 256 260 278 330
#>
#> $`7`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 250 262 266 282 302
#>
#> $`8`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 256 268 270 280 292
#>
#> $`9`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 258 266 270 272 290
#>
#> $`10`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 248 262 266 270 284
#>
#> $`11`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 246.0 253.5 258.0 268.0 304.0
#>
#> $`12`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 240 248 254 266 314
#>
#> $`13`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 238 252 258 268 318
#>
#> $`14`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 246.0 252.0 260.0 274.5 344.0
#>
#> $`15`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 242 250 254 272 356
#>
#> $`16`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 240.0 250.0 256.0 278.5 352.0
#>
#> $`17`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 238 250 258 278 324
#>
#> $`18`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 244 254 262 284 316
#>
#> $`19`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 250 258 268 284 302
#>
#> $`20`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 254 264 270 282 300
#>
#> $`21`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 256 264 268 274 292
#>
#> $`22`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 252 260 264 270 300
#>
#> $`23`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 246 252 258 266 294
#>
#> $`24`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 244 250 258 266 302
#>
#> $`25`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 238 248 254 262 322
#>
#> $`26`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 242 252 256 264 344
#>
#> $`27`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 236 246 252 262 306
#>
#> $`28`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 244 252 255 274 358
#>
#> $`29`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 240.0 250.0 256.0 280.5 330.0
#>
#> $`30`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 246.0 256.0 260.0 278.5 318.0
#>
#> $`31`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 254 264 270 290 314
#>
#> $`32`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 252 264 274 282 298
#>
#> $`33`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 252 264 270 274 292
#>
#> $`34`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 252 260 264 272 304
#>
#> $`35`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 242 252 256 266 308
#>
#> $`36`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 240 248 252 264 324
#>
#> $`37`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 232 242 248 266 334
#>
#> $`38`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 234 244 248 264 354
#>
#> $`39`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
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#>
#> $`40`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 238 244 250 278 370
#>
#> $`41`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 242 250 260 284 366
#>
#> $`42`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 242 254 262 284 338
#>
#> $`43`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 250 262 272 292 308
#>
#> $`44`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 250 266 272 280 294
#>
#> $`45`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 256 266 270 276 296
#>
#> $`46`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 250 260 266 274 314
#>
#> $`47`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 242.0 252.0 260.0 270.5 306.0
#>
#> $`48`
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#>
#> $`49`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 240 252 256 264 320
#>
#> $`50`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 236 250 256 270 342
#>
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#>
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#>
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#> 0% 25% 50% 75% 100%
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#>
#> $`54`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
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#>
#> $`55`
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#>
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#>
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#>
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#>
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#>
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#>
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#>
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#>
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#> 0% 25% 50% 75% 100%
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#>
#> $`64`
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#>
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#>
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#> 0% 25% 50% 75% 100%
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#>
#> $`67`
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#>
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#>
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#>
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#>
#> $`71`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
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#>
#> $`72`
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 238 248 254 266 328
#>
#> attr(,"split_type")
#> [1] "array"
#> attr(,"split_labels")
#> time
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#> 70 70
#> 71 71
#> 72 72
alply(ozone, 3, function(x) table(round(x)))
#> $`1`
#>
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#>
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#>
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#>
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#>
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#>
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#>
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#> 6 3 8 3 1 3 3 1 3 3 7 9 3 1 3 1 2 2 4 7
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#>
#> $`5`
#>
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#> 4 5 11 4 5 2 9 5 3 3 6 6 2 8 2 2 1 3 3 3
#> 326 330 332 344 348
#> 4 1 2 1 2
#>
#> $`6`
#>
#> 246 248 250 252 254 256 258 260 262 264 266 268 270 272 274 276 278 280 282 284
#> 1 2 3 12 69 70 75 67 38 17 15 18 13 11 11 6 7 8 13 9
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#> 326 328 330
#> 1 1 3
#>
#> $`7`
#>
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#> 290 292 294 296 298 300 302
#> 17 19 17 11 7 2 4
#>
#> $`8`
#>
#> 256 258 260 262 264 266 268 270 272 274 276 278 280 282 284 286 288 290 292
#> 1 2 1 8 36 75 91 77 57 29 27 19 30 47 26 33 6 6 5
#>
#> $`9`
#>
#> 258 260 262 264 266 268 270 272 274 276 278 280 282 284 286 290
#> 1 12 27 41 89 104 91 83 59 27 13 6 8 7 5 3
#>
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