[4학년 - 빅데이터기술] R프로그래밍

apply 계열 함수들

apply( )	lapply( )
적용 : 배열, 행렬 (벡터 적용 안됨!)  결과 : 벡터, 배열, 리스트  방향 : 1-행, 2-열 / apply(data, 방향, 함수)    # sum 함수   sum(1:10)  # matrix 행렬   d <- matrix(1:9, ncol = 3)   d  #행렬에 sum함수 적용   apply(d, 1, sum)   apply(d, 2, sum)  #iris 데이터 이용    head(iris)   apply(iris[,1:4], 2, sum)  # 위에랑 같음, colSums 많이 사용   colSums(iris[, 1:4])  # 컬럼이 1개일 경우 그냥 sum함수에 적용   sum(iris[,2])	적용 : 벡터, 리스트  결과 : 리스트  lapply(x, 함수) / x : 벡터, 리스트, 데이터 프레임    #입력은 벡터 형태, 출력은 리스트 형태  result <- lapply(1:3, function(x){x*2})  result    #출력을 벡터로 변환  unlist(result)  # 입력이 리스트 형태  x <- list(a=1:3, b=4:6)    # 입력이 프레임 형태  lapply(iris[, 1:4], mean)  # 리스트를 데이터 프레임으로 변환  # unlist를 통해 벡터로 변환, matrix를 통해 변환은 as.data.frame으로 프레임 변환  >q<-as.data.frame(matrix(unlist(lapply(iris[,1:4], mean)), ncol = 4,  byrow = T))  >names(q) <- names(iris[,1:4])  >q  # do.call이용  # matrix, unlist 대신 do.call과 cbind이용!  data.frame(do.call(cbind,lapply(iris[,1:4],mean)))
sapply( )	tapply( )  ?????
적용 : 벡터, 리스트  결과 : 벡터, 행렬, 배열  lapply( )와 유사    # lapply와 비슷하지만 결과가 list가 아님  x<-sapply(iris[,1:4], mean)    # 결과를 as,data.frame으로 바꾸기 위해서는 전치행렬 필요  as.data.frame(t(x))  y<-sapply(iris[,1:4], function(x){x>3})  y  head(y)	적용 : 벡터 데이터를 특정 기준으로 묶은 후 함수 적용  결과 : 함수 적용한 결과가 반환  # tapply(데이터, 색인, 함수)  # 1부터 10까지의 숫자가 있고 이들이 모두 한 그룹에 속해 있을때 각 그룹에 속한 데이터의 합  tapply(1:10, rep(1, 10), sum)  # 짝수, 홀수별의 합  tapply(1:10, 1:10 %% 2 == 1, sum)  # iris데이터에서 Species별 Sepal.Length의 평균  tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, mean)
maaply( )
적용 : 여러개의 백터, 여러개의 리스트  결과 : 여러 데이터를 함수의 인자로 적용   sapply( )의 확장된 버전