Reduce函数的用法？？

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1. Lst<-list(0)
   
2. for (i in (1:5)){
   
3. Lst[i]<-list(matrix(rep(i,8),nrow=2))
   
4. 
   
5. }
   
6. Reduce('+',Lst)

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关键词：reduce edu red

就是把Lst里面的每一个矩阵加起来

qoiqpwqr 发表于 2013-9-16 04:21
就是把Lst里面的每一个矩阵加起来

其实我想问的是Reduce函数的用法，help文件看不太懂，除了这个例子，还可以怎么用？

1. df=data.frame(id=rep(1:5,each=5),matrix(runif(100),nc=4))
   
2. #使用split分割数据帧
   
3. df1=split(df,df$id)
   
4. #一般merge只能合并两个列表，Reduce可合并超过两个列表
   
5. df2=Reduce(function(x, y) merge(x, y, all = T), df1, accumulate = F)

复制代码

理解Reduce函数：它是将一个向量按相邻两个元素依次作二元函数运算，最后输出结果。
Reduce的基本参数两个，参数1是二元函数，参数2是运算向量

比如：a=c(12,25,3,8)
Reduce("+",a)
[1] 48

例子中：“+”是二元函数，a是向量，函数实际等价于下面算式
"+"("+"("+"(12,25),3),8)
[1] 48

如果二元函数选“-”
Reduce("-",a)
[1] -24

同样等价于下面算式
"-"("-"("-"(12,25),3),8)
[1] -24

以上计算都只输出最终结果，如果需要逐步计算结果，加上accumulate=T选项
> Reduce("+",a,accumulate=T)
[1] 12 37 40 48

计算顺序默认是按向量顺序从左向右，如果要从右向左计算，加上right=T选项
Reduce("-",a,right=T)
[1] -18

与下面算式等价
"-"(12,"-"(25,"-"(3,8)))
[1] -18

Reduce函数的应用可以有许多扩展，可用于矩阵，可使用自定义的二元函数等，产生复杂的功能组合。

lanyajia 发表于 2013-9-20 13:06
理解Reduce函数：它是将一个向量按相邻两个元素依次作二元函数运算，最后输出结果。
Reduce的基本参数两个 ...

刚看了下Mapreduce中的reduce函数，跟楼上所说的功能很相似，不知道是不是一样的，请教楼上！

mapReduce与前面说的Reduce是在功能完全不同，mapReduce提供了按分组变量运行指定函数的方式。

语法：
mapReduce(分组变量, 指定函数,data=数据框名）

这是实现分组统计的一种简便、直接的方式。特别是可以同时指定多个函数。


比如有一个数据框dt,包含三个变量，sex 性别，age 年龄，w 体重

> dt
   sex   age    w
1    m  27     45.6
2    f   25     55.9
3    m   40     49.0
4    f    28     59.5
5    m   38     53.5
6    f    32    48.9
7    m   36    45.9
8    f    26    53.4
9    m   32    48.4
10   f    31    54.2

按性别分组，计算统计指标：平均年龄，平均体重，年龄标准差，体重标准差

> mapReduce(sex,mean(age),mean(w),sd(age),sd(w),data=dt)

     [,1]     [,2]      [,3]            [,4]
f    28.4    54.38   3.049590    3.858368
m  34.6    48.48    5.176872   3.179151

函数返回所需要的结果矩阵。
这种分组统计也可以通过aggregate和sapply函数来实现。
不过根据mapReduce的帮助说明，这一函数可以实现并行计算，这对于大数据运算是很重要的，可能是其优点吧。

不错，学习了

lanyajia 发表于 2013-9-24 21:20
mapReduce与前面说的Reduce是在功能完全不同，mapReduce提供了按分组变量运行指定函数的方式。

语法：

R里没找到mapReduce这个函数