기사의 목적

이 기사에서는 데이터 집계에서 자주 사용하는 함수인 apply와 tapply에 대해 소개합니다.
sapply나 lapply등도 있습니다만, 사용한 적이 없기 때문에 이 2개에 대해서 해설합니다.

목차

No.
목차
설명

1
사용할 데이터
원본 데이터

2
apply
행과 열별로 함수 적응

3
tapply
1차원으로 그룹별로 함수 적응

4
apply + tapply
다차원 그룹별로 함수 적응

1. 사용할 데이터

학생 5명의 수학과 영어 점수를 만들었습니다.

Math <- c(50, 30, 20, 80, 50)
English <- c(60, 70, 80, 60, 70)
Data <- data.frame(Math, English)

2. apply (행과 열마다 함수 적응)

#行ごとの合計
A1 <- apply(Data, 1, sum)
#列ごとの平均
A2 <- apply(Data, 2, mean)
#列ごとの平均との差
A3 <- apply(Data, 2, function(x) x-mean(x))

데이터
A1(행당 합계)
A2(열당 평균)
A3(열당 평균과의 차이)

3. tapply (1 차원에서 그룹별로 함수 적응)

클래스 데이터를 제공하고 클래스별로 함수를 적응시킵니다.

Class <- c(1,1,2,2,1)
#数学の平均点
B1 <- tapply(Data$Math, Class, mean)
#英語の平均点
B2 <- tapply(Data$English, Class, mean)
#数学の偏差平方和
B3 <- tapply(Data$Math, Class, function(x) sum((x-mean(x))^2))

데이터
B1(수학의 평균점)
B2(영어의 평균점)
B3(수학의 편차 제곱합)

4. apply + tapply (다차원 그룹별로 함수 적응)

apply(Data, 2, function(x) tapply(x, Class, mean))

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