R:aplly계열(반복문, 중복작업)

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Sam (토론 | 기여)님의 2020년 9월 25일 (금) 08:20 판 (→‎개요)
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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[편집 | 원본 편집]

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[편집 | 원본 편집]

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