데이터 그룹 연산을 위한 주요 함수 정리 1. apply 계열 적용 함수 1. apply(matrix, margin, function, ...) : '행/열별' 함수에 반복적 적용(연산)의 위해 사용 => 그룹함수 연산 - 2차원 구조 적용 가능, 벡터에 적용 불가 - 행별, 열별 연산을 위해 만들어짐 - 그룹함수의 적용과 함께 사용 가능 - 행/열별 "벡터"로 묶어서 함수에 전달하므로 함수는 하나의 인자를 가져야 함 > m1 apply(m1,1,sum) # 행별 sum[1] 12 15 18> apply(m1,2,sum) # 열별 sum[1] 6 15 24 2. lapply(list, function) : '원소별' 함수에 반복적 적용(연산)을 위해 사용 (리스트로 리턴) - 리스트와 데이터 프레임(ke..
plyr 패키지 plyr 패키지는 데이터 분할, 적용, 조합 세 단계로 데이터를 처리하는 함수를 제공해줍니다. 배열(a), 데이터 프레임(d), 리스트(l)에 적용 가능 > install.packages("plyr") > library(plyr) 1. adply() 함수 : 그룹 연산 adply() 함수는 apply()함수와 동일하지만 apply()는 벡터로 리턴, adply()는 데이터 프레임으로 리턴이 가능합니다. apply(데이터 셋, 적용방향, 적용(그룹)함수) # 적용방향 = 1:같은 행별, 2:같은 열별, c(1,2): 원소별 [R] apply 계열 함수 - 적용 함수(원소별 연산, 그룹별 연산) plyr :: adply( .데이터, # 행렬, 배열, 데이터 프레임 .margins, # 적용방..