R中的lapply和do.call有什么区别？
最近我在学习R，两个函数lapply和do.call混淆了。 看起来，它们和Lisp中的map函数类似。 但是为什么有两个不同的名字呢？ 为什么R不使用称为map的函数？
有一个称为Map的function，可能与其他语言的地图类似：
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lapply返回与X相同长度的列表，其中每个元素都是将FUN应用于X的对应元素的结果。 -
do.call构造并执行一个函数调用，从一个名字或一个函数和一个参数列表传递给它。 -
Map将一个函数应用到给定vector的相应元素…Map是一个简单的mapply包装，它不会试图简化结果，类似于Common Lisp的mapcar（但是参数被回收）。 未来的版本可能允许对结果types进行一些控制。
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Map是mapply的包装 -
lapply是mapply - 因此在许多情况下
Map和lapply将是相似的。
例如，这里是lapply ：
lapply(iris, class) $Sepal.Length [1] "numeric" $Sepal.Width [1] "numeric" $Petal.Length [1] "numeric" $Petal.Width [1] "numeric" $Species [1] "factor"
和使用Map ：
Map(class, iris) $Sepal.Length [1] "numeric" $Sepal.Width [1] "numeric" $Petal.Length [1] "numeric" $Petal.Width [1] "numeric" $Species [1] "factor"
do.call采用一个函数作为input，并将其他参数泼到函数上。 例如，它被广泛用于将列表组装成更简单的结构（通常使用rbind或cbind ）。
例如：
x <- lapply(iris, class) do.call(c, x) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species "numeric" "numeric" "numeric" "numeric" "factor"
lapply在列表上应用一个函数， do.call用参数列表调用一个函数。 这对我来说看起来很不一样
用列表举个例子：
X <- list(1:3,4:6,7:9)
用lapply你可以得到列表中每个元素的意思：
> lapply(X,mean) [[1]] [1] 2 [[2]] [1] 5 [[3]] [1] 8
do.call给出一个错误，正如意味着参数“trim”为1。
另一方面， rbind绑定所有参数。 所以绑定X行，你做：
> do.call(rbind,X) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6 [3,] 7 8 9
如果你使用lapply ，R会将rbind应用于列表中的每一个元素，给你这个废话：
> lapply(X,rbind) [[1]] [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [[2]] [,1] [,2] [,3] [1,] 4 5 6 [[3]] [,1] [,2] [,3] [1,] 7 8 9
要有像Map这样的东西，你需要?mapply ，这是完全不同的东西。 为了得到例如X中每个元素的平均值，但是使用不同的修整，可以使用：
> mapply(mean,X,trim=c(0,0.5,0.1)) [1] 2 5 8
lapply与map类似， do.call不是。 lapply将函数应用于列表的所有元素， do.call调用一个函数，其中所有的函数参数都在列表中。 所以对于一个n元素列表， lapply有n函数调用， do.call只有一个函数调用。 所以do.call与lapply完全不同。 希望这个澄清你的问题。
一个代码示例：
do.call(sum, list(c(1,2,4,1,2), na.rm = TRUE))
和：
lapply(c(1,2,4,1,2), function(x) x + 1)
用最简单的话来说：
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lapply（）为列表中的每个元素应用一个给定的函数，所以会有几个函数调用。
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do.call（）将给定的函数作为一个整体应用于列表，所以只有一个函数调用。
最好的学习方法是在R文档中使用函数示例。
lapply()是一个类似地图的函数。 do.call()是不同的。 它用于将parameter passing给列表forms的函数，而不是枚举它们。 例如，
> do.call("+",list(4,5)) [1] 9
虽然有很多答案，这里是我的例子供参考。 假设我们有一个数据列表：
L=list(c(1,2,3), c(4,5,6))
函数lapply返回一个列表。
lapply(L, sum)
上面的意思就像下面这样。
list( sum( L[[1]]) , sum( L[[2]]))
现在让我们为do.call做同样的事情
do.call(sum, L)
它的意思是
sum( L[[1]], L[[2]])
在我们的例子中，它返回21.总之，lapply总是返回一个列表，而do.call的返回types实际上取决于执行的函数。
两者的区别是：
lapply(1:n,function,parameters)
=>这个发送1，参数到function=>这个发送2，参数到function等等
do.call
只需发送1 … n作为一个向量和参数来运行
所以在应用你有n个函数调用，在do.call中你只有一个
我觉得在这方面一个重要的方面没有得到certificate（或对我来说不明显）。 也就是说，您可以使用do.call将list中的命名parameter passing给函数。
例如， runif需要参数n ， min和max 。 可以使用do.call来传递这些信息，如下所示。
para <- list(n = 10, min = -1, max = 1) do.call(runif, para) #[1] -0.4689827 -0.2557522 0.1457067 0.8164156 -0.5966361 0.7967794 #[7] 0.8893505 0.3215956 0.2582281 -0.8764275
