gapply(nlme)
gapply()所属R语言包：nlme
Apply a Function by Groups
应用组函数
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Applies the function to the distinct sets of rows of the data frame defined by groups.
应用功能，以鲜明的定义groups的数据框的行集。
用法----------Usage----------
gapply(object, which, FUN, form, level, groups, ...)
参数----------Arguments----------
参数：object
an object to which the function will be applied - usually a groupedData object or a data.frame. Must inherit from class data.frame.
该函数的对象将应用 - 通常是groupedData对象或data.frame的。必须继承自类data.frame。
参数：which
an optional character or positive integer vector specifying which columns of object should be used with FUN. Defaults to all columns in object.
一个可选的字符或正整数向量指定列object应FUN。 object所有列的默认值。
参数：FUN
function to apply to the distinct sets of rows of the data frame object defined by the values of groups.
功能，适用于不同的数据框object由groups的值定义的行套。
参数：form
an optional one-sided formula that defines the groups. When this formula is given the right-hand side is evaluated in object, converted to a factor if necessary, and the unique levels are used to define the groups. Defaults to formula(object).
可选片面的公式，定义组。当这个公式右侧object评估，转换的一个因素，如果必要，和独特的水平是用来定义组。 formula(object)默认。
参数：level
an optional positive integer giving the level of grouping to be used in an object with multiple nested grouping levels. Defaults to the highest or innermost level of grouping.
一个可选的正整数水平分组将在多个嵌套分组级别的对象。默认分组的最高或最内层水平。
参数：groups
an optional factor that will be used to split the rows into groups. Defaults to getGroups(object, form, level).
一个可选的因素将被用来分裂成组的行。 getGroups(object, form, level)默认。
参数：...
optional additional arguments to the summary function FUN. Often it is helpful to specify na.rm = TRUE.
汇总函数FUN可选的附加参数。往往是很有帮助指定na.rm = TRUE。
值----------Value----------
Returns a data frame with as many rows as there are levels in the groups argument.
有水平groups参数与尽可能多的行返回一个数据框。
作者（S）----------Author(s)----------
Jose Pinheiro and Douglas Bates <a href="mailto:bates@stat.wisc.edu">bates@stat.wisc.edu</a>
参考文献----------References----------
in S and S-PLUS", Springer, esp. sec. 3.4.
参见----------See Also----------
gsummary
gsummary
举例----------Examples----------
## Find number of non-missing "conc" observations for each Subject[＃每个科目不可缺失的“浓”的意见]
gapply( Phenobarb, FUN = function(x) sum(!is.na(x$conc)) )
# Pinheiro and Bates, p. 127 [皮涅伊罗和贝茨，P。 127]
table( gapply(Quinidine, "conc", function(x) sum(!is.na(x))) )
changeRecords <- gapply( Quinidine, FUN = function(frm)
any(is.na(frm[["conc"]]) & is.na(frm[["dose"]])) )
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注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-2-16 18:14:03
