# Python은 R과 다르게 벡터, 원소별 연산이 적용함수를 적용해야만 가능합니다. >>> l1[1, 2, 3]>>> l1 + (10,10,10) # 벡터 연산 불가TypeError: can only concatenate list (not "tuple") to list>>> l1 + [10,10,10] # 리스트로 연산을 시도해도 결합이 되어버립니다[1, 2, 3, 10, 10, 10] #. 함수 정의 (def)def funcName(input, ..) : # 매개변수에 default 값 설정 가능 함수 내용 return output def funcName(*param) : # 매개변수 개수에 제한이 없는 경우(*) 함수 내용 # for i in param : return result funcName(..
그룹별 적용- apply() : 2차원 데이터를 행, 열 방향으로 연산 # 적용방향 = 1:같은 행별, 2:같은 열별, c(1,2): 원소별 원소별 적용- sapply() : 벡터에 함수를 반복 적용(벡터로 출력) # 데이터 색인 시 벡터가 편리하므로, 주로 sapply()를 사용- lapply() : 벡터에 함수를 반복 적용(리스트로 출력)- mapply() : 벡터에 함수를 반복 적용(리스트로 출력) # sapply()와 유사, 다수의 인자를 받는 함수를 적용하기 위해 사용 그룹별 연산 - tapply() : 그룹별 연산 * 작성 방법apply(iris[,-5], 2, mean)sapply(iris[,-5], mean)lapply(iris[,-5], mean)mapply(mean, iris[,-5])..