R:aplly계열(반복문, 중복작업)

R언어 공부를 위한 틀 틀:R

1. R:개요
   1. R:코딩팁
   2. R:연산자
2. R:객체
   1. R:자료형
   2. R:자료구조
3. R:함수
   1. R:자주사용하는 함수
      1. R:aplly계열(반복문, 중복작업)
4. R:제어문
   1. R:조건문
   2. R:반복문
5. R:자료조작
   1. R:데이터프레임
   2. R:행렬
6. R:데이터 저장과 불러오기
   1. R:데이터베이스
   2. R:특정조건 추출하기
7. R:패키지
   1. R:magrittr(파이프연산자)
   2. R:dplyr(데이터프레임 조작)
   3. R:ggplot2(그래프그리기)
   4. R:KoNLP(한글 텍스트마이닝), wordcloud2(워드클라우드)
   5. R:ddply(데이터 집계, 조작)
   6. R:tidyverse(데이터를 정제하는 패키지들의 집합)
   7. R:jsonlite(JSON 파일 다루기)
   8. R:pbapply(apply계열에 진행바를 보여준다.)
8. R:활용
   1. R:데이터 접근
   2. R:연관성분석
   3. R:분류분석
9. R:팁
   1. R:연구용 팁

개요

각 행렬의 행데이터를 처리하거나 열데이터를 처리할 때 for문을 쓸 수도 있지만, apply계열을 사용하면 구조도 간단하고, C로 구성되어 있기 때문에 속도도 훨씬 빨라진다.

이름	기원	기능	사용법
lapply()		리스트로 반환한다.	lapply(반복벡터, 함수) for(i in 1:100){print(i)}는 lapply(1:100, function(i){print(i)}) 와 같다. 내부에 함수를 정의하여 넣을 수도 있다.

apply와 lapply의 차이

리스트에서 쓸 땐 lapply를 주로 쓴다고?(구체적인 차이는 뭘까?)