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splitapply

将数据划分归组并应用函数

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语法

Y = splitapply(func,X,G)
Y = splitapply(func,X1,...,XN,G)
Y = splitapply(func,T,G)
[Y1,...,YM] = splitapply(___)

说明

示例

Y = splitapply(func,X,G) 将 X 划分为 G 指定的组，并向每个组应用函数 func。splitapply 以数组形式返回 Y，其中包含对从 X 划分出的组应用 func 后的串联输出。输入参数 G 是由正整数组成的向量，用于指定 X 的对应元素属于哪个组。如果 G 包含 NaN 值，则 splitapply 在将 X 划分归组时会省略 X 中的对应值。要创建 G，您可以使用 findgroups 函数。

splitapply 将拆分-应用-合并工作流中的两个步骤进行了合并。

示例

Y = splitapply(func,X1,...,XN,G) 将 X1,...,XN 划分归组并应用 func。splitapply 函数对每个组调用一次 func，同时将来自 X1,...,XN 的对应元素作为 func 的 N 个输入参数。

示例

Y = splitapply(func,T,G) 将表 T 的变量划分归组并应用 func。splitapply 函数将 T 的变量视为向量、矩阵或元胞数组，具体取决于表变量的数据类型。如果 T 有 N 个变量，则 func 必须接受 N 个输入参数。

示例

[Y1,...,YM] = splitapply(___) 将变量划分归组并向每个组应用 func。func 返回多个输出参数。Y1,...,YM 包含对从输入数据变量划分出的组应用 func 后的串联输出。func 可以返回属于不同类的输出参数，但在每次调用 func 时每个输出的类必须是相同的。您可以将此语法与前面语法中的任何输入参数结合使用。

从 func 返回的输出参数的数量不必与 X1,...,XN 指定的输入参数的数量相同。

示例

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计算各患者组按性别的平均高度，并显示结果。

从数据文件 patients.mat 加载患者的身高和性别数据。

load patients
whos Gender Height
  Name          Size            Bytes  Class     Attributes

  Gender      100x1             11412  cell                
  Height      100x1               800  double

使用 findgroups 按性别分组。

G = findgroups(Gender);

将 Height 划分为由 G 指定的组。按性别计算平均高度。输出参数的第一行是女性患者的平均身高，第二行是男性患者的平均身高。

splitapply(@mean,Height,G)
ans = 2×1

   65.1509
   69.2340
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计算各患者组的血压读数差异的方差，并显示结果。血压读数包含在两个数据变量中。要计算差异，请使用带有两个输入参数的函数。

从数据文件 patients.mat 加载 100 位患者的血压读数和吸烟数据。

load patients
whos Systolic Diastolic Smoker
  Name             Size            Bytes  Class      Attributes

  Diastolic      100x1               800  double               
  Smoker         100x1               100  logical              
  Systolic       100x1               800  double

将 func 定义为一个函数，用于计算烟民和非烟民的收缩压和舒张压血压读数之间差异的方差。func 要求两个输入参数。

func = @(x,y) var(x-y);

使用 findgroups 和 splitapply 将患者数据划分归组并计算差异的方差。findgroups 还会返回 smokers 中的组标识符。splitapply 函数对每个组调用一次 func，且使用 Systolic 和 Diastolic 作为两个输入参数。 

[G,smokers] = findgroups(Smoker);
varBP = splitapply(func,Systolic,Diastolic,G)
varBP = 2×1

   44.4459
   48.6783

创建一个表，其中包含差异的方差以及每个组中的患者人数。

numPatients = splitapply(@numel,Smoker,G);
T = table(smokers,numPatients,varBP)
T=2×3 table
    smokers    numPatients    varBP 
    _______    ___________    ______

     false         66         44.446
     true          34         48.678
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计算各患者组的最小、中位数和最大体重，并以数组形式返回每个组的这些结果。splitapply 会串联各输出参数，以便您能够区分各个组的输出。

定义一个函数，它以行向量形式返回最小值、中位数和最大值。 

mystats = @(x)[min(x) median(x) max(x)];

从 patients.mat 加载烟民患者的体重、性别和状态信息。 

load patients
whos Weight Gender Smoker
  Name          Size            Bytes  Class      Attributes

  Gender      100x1             11412  cell                 
  Smoker      100x1               100  logical              
  Weight      100x1               800  double

使用 findgroups 和 splitapply 将患者体重划分归组并计算每个组的统计量。 

G = findgroups(Gender,Smoker);
Y = splitapply(mystats,Weight,G)
Y = 4×3

  111.0000  131.0000  147.0000
  115.0000  131.0000  146.0000
  158.0000  181.5000  194.0000
  164.0000  181.0000  202.0000

在此示例中，您可以行向量形式返回非标量输出，因为数据和分组变量是列向量。Y 的每一行包含一个不同患者组的统计量。

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根据患者数据表计算中位身体-质量-索引 (BMI)。按性别和状态（烟民或非烟民）对患者分组。

将患者数据和分组变量加载到表中。

load patients
DT = table(Height,Weight);
GT = table(Gender,Smoker);

定义一个函数，以根据组别或患者的体重和身高计算中位 BMI。

meanBMIFcn = @(h,w)mean((w ./ (h.^2)) * 703);

创建一个表，其中包含每个组的中位 BMI。

[G,results] = findgroups(GT);
meanBMI = splitapply(meanBMIFcn,DT,G);
results.meanBMI = meanBMI
results=4×3 table
      Gender      Smoker    meanBMI
    __________    ______    _______

    {'Female'}    false     21.672 
    {'Female'}    true      21.669 
    {'Male'  }    false     26.578 
    {'Male'  }    true      26.458
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计算患者组的最小、中位和最大身高，并在表中返回结果。

在名为 multiStats.m 的文件中定义一个函数，以接受输入向量并返回该向量的最小值、中值和最大值。

% Copyright 2015 The MathWorks, Inc.

function [lo,avg,hi] = multiStats(x)
lo = min(x);
avg = mean(x);
hi = max(x);
end

将患者数据加载到一个表中。

load patients
T = table(Gender,Height);
summary(T)

Variables:

    Gender: 100x1 cell array of character vectors

    Height: 100x1 double

        Values:

            Min          60   
            Median       67   
            Max          72

按性别对患者身高进行分组。创建一个表，其中包含来自每个组的 multiStats 的输出。

[G,gender] = findgroups(T.Gender);
[minHeight,meanHeight,maxHeight] = splitapply(@multiStats,T.Height,G);
result = table(gender,minHeight,meanHeight,maxHeight)

result =

  2x4 table

      gender      minHeight    meanHeight    maxHeight
    __________    _________    __________    _________

    {'Female'}       60          65.151         70    
    {'Male'  }       66          69.234         72

输入参数

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要对数据组应用的函数，指定为函数句柄。

如果 func 返回非标量输出参数，则参数必须是定向的，以便 splitapply 可以将连续调用 func 所返回的输出参数串联起来。例如，如果输入数据变量为列向量，则 func 必须返回一个标量或行向量作为输出参数。

示例： Y = splitapply(@sum,X,G) 返回 X 中各数据组的总和。

数据变量，指定为向量、矩阵或元胞数组。X 的元素属于由 G 的对应元素指定的组。

如果 X 为矩阵，则 splitapply 将每个列或行视为单独的数据变量。G 的方向确定 splitapply 是将 X 的行还是列视为数据变量。

组编号，指定为由正整数组成的向量。

  • 如果 X 为向量或元胞数组，则 G 的长度必须与 X 相同。

  • 如果 X 为矩阵，则 G 的长度必须等于 X 的行数或列数，具体取决于 G 的方向。

  • 如果输入参数是表 T，则 G 必须为列向量。G 的长度必须等于 T 的行数。

数据变量，指定为表。splitapply 将每个表变量视为一个单独的数据变量。

详细信息

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拆分-应用-合并工作流

拆分-应用-合并工作流在数据分析中很常见。在此工作流中，分析过程首先将数据分组，再对每个组应用一个函数，然后合并结果。下图显示了该工作流的典型示例以及由 findgroups 和 splitapply 实现的工作流部分。

扩展功能

版本历史记录

在 R2015b 中推出

另请参阅

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