apply

- apply(input: array, output: array)

- sapply(input: list or vector, output: vector or array)

- by

- eapply

- lapply(input: list or vector, output: list)

- rapply

- tapply(input: list or vector and factor, output: vector or array)

apply

특정 matrix or array에 함수를 적용한 뒤,

계산 결과를 방향에 따라 출력

sum과 같이 여러 데이터를 사용하는 함수의 경우,

지정한 방향으로 연산

apply(array, 방향, 함수)

# 방향 1: 행, 2: 열

# apply는 vector에 적용 불가능(2차원 이상: matrix or array)

x<-matrix(1:9, c(3, 3))

apply(x, 1, function(x){2*x})

[,1] [,2] [,3]

[1,] 2 4 6

[2,] 8 10 12

[3,] 14 16 18

lapply

apply는 input으로 array만 사용 가능하다.(vector 사용 불가능)

lapply를 사용하면, vector와 list에 함수 적용 가능(데이터 프레임도 list기반 s3객체이기 때문에 적용 가능)

mean과 같은 여러 데이터를 사용하는 경우, 열단위로 계산

2*x와 같이 function을 생성해서 사용하면, 각 요소별로 계산

result<-lapply(1:3, function(x){x*2})

result

[[1]]

[1] 2

[[2]]

[1] 4

[[3]]

[1] 6

sapply

sapply는 list대신 matrix or vector로 반환한다.

lapply는 list로 반환하기 때문에 unlist 과정을 거쳐야 하지만,

sapply의 결과를 바로 이용할 수 있다.

(내부적으로 lapply의 래퍼 함수임)

y<-sapply(iris[, 1:4], function(x){x>3})

#typeof(y) # logical

#class(y) # matrix

z<-sapply(iris[, 1:4], mean)

vapply

output format을 정확하게 정의할 수 있다.

y<-vapply(iris[, 1:4], function(x){x>3}, numeric(length(iris[, 1])))

tapply

그룹별 연산 처리를 할 수 있다.

그룹을 인자로 주고(factor), 원소별 처리가 아닌 그룹별 처리 실시

(그룹인자는 내부적으로 factor형으로 캐스팅해서 사용함)

tapply(1:10, rep(c(1, 2), each=5), sum)

tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, mean)

mapply

sapply와 유사하지만, 여러개의 인자를 사용하는 함수를 적용할 수 있다.)

함수의 인자의 개수만큼, 벡터나 리스트를 입력해 주어야 함

mapply(함수, 첫번째 변수, 두번째 변수)

# function은 두개의 인자를 가지며, 차례대로 대입됨

mapply(function(i, s){

sprintf(" %d%s ", i, s)}, 1:3, c("a", "b", "c"))

mapply('+', iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width)

# mapply(function(a, b){ a+b }, iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width) 와 동일