통계 R 사용설명서 15 - 헷갈리는 apply, lapply, sapply, tapply 요약정리

행렬의 열방향이나 행방향으로 어떤 함수를 적용하여 그 결과를 보고싶은 경우가 있다.

쉬운 예로 행렬에서 각 행의 평균을 구한다거나 각 열의 평균을 구하고 싶은 때에 apply()라는 함수를 이용한다.

apply( )로 각 행과 열의 평균 구해보기

우선 예제에서 사용하고자 하는 행렬을 만들어보자.

1 2 3 4 5 6 7

> x <- matrix(1:20, nrow=4)  > x       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]  [1,]    1    5    9   13   17  [2,]    2    6   10   14   18  [3,]    3    7   11   15   19  [4,]    4    8   12   16   20

이 행렬에서 행방향으로 평균을 구하고자 한다면 아래와 같이 한다.

1 2 3

> mean_row <- apply(x, 1, mean)  > mean_row  [1]  9 10 11 12

9는 (1+5+9+13+17)/5의 값이다. 나머지도 만찬가지.

열방향으로 평균을 구할땐 1을 2로 바꾸면 된다.

1 2 3

> mean_col <- apply(x, 2, mean)  > mean_col  [1]  2.5  6.5 10.5 14.5 18.5

2.5는 (1+2+3+4)/4이다.
이는 변수 x가 행렬이 아니라 데이터프레임일때도 똑같이 적용된다.

lapply( )로 평균 구하기

lapply는 apply를 list에 적용하게 하는 함수이다.

위 행렬과 똑같이 1~4는 x.list라는 리스트변수의 a에 넣고, 5~8은 b에 넣고, 9~12는 c에 넣고 13~16은 d에 넣고 17~20은 e에 넣어보자.

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> x.list <- list(a = 1:4, b = 5:8, c = 9:12, d = 13:16, e = 17:20)  > x.list  $a  [1] 1 2 3 4  $b  [1] 5 6 7 8    $c  [1]  9 10 11 12  $d  [1] 13 14 15 16  $e  [1] 17 18 19 20

이제 lapply( )를 이용하여 x.list의 각 변수마다 평균을 구하여보면

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

> results.list <- lapply(x.list, mean)  > results.list  $a  [1] 2.5  $b  [1] 6.5  $c  [1] 10.5  $d  [1] 14.5    $e  [1] 18.5    > class(results.list)  [1] "list"

위와 같다.
lapply()를 적용하여 리스트 변수의 평균을 구하였을때 그 결과도 리스트임을 보여주고 있다.

sapply( )로 평균 구하기

만약 리스트변수의 평균을 구하여 그 결과를 그냥 벡터변수에 넣고 싶다면 sapply()를 이용하면 된다.

1 2 3 4 5 6

> results <- sapply(x.list, mean)  > results     a    b    c    d    e   2.5  6.5 10.5 14.5 18.5  > class(results)  [1] "numeric"

위 스크립트에서 변수 results는 리스트가 아니고 벡터임을 보여준다.

tapply( )로 평균 구하기

tapply는 변수값이 범주형변수로 분류되어있을때 범주형변수의 각 그룹마다 평균을 구하고자 할때 사용된다.

만약 1~20까지의 숫자가 1~4까지는 a라는 범주형변수 값에 해당되고, 5~8은 b, 9~12는 c, 13~16은 d, 17~20은 e에 해당된다고 가정하자.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

> x <- 1:20  > grouping <- rep(c("a", "b", "c", "d", "e"), each=4)  > x.df <- data.frame(x, grouping)  > x.df      x grouping  1   1        a  2   2        a  3   3        a  4   4        a  5   5        b  6   6        b  7   7        b  8   8        b  9   9        c  10 10        c  11 11        c  12 12        c  13 13        d  14 14        d  15 15        d  16 16        d  17 17        e  18 18        e  19 19        e  20 20        e

이제 a 그룹은 a 그룹데로 평균을 구하고, b그룹은 b그룹데로 평균을 구하고자 한다면 tapply를 이용하면 된다.

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> results <- tapply(x.df$x, x.df$grouping, mean)  > results     a    b    c    d    e   2.5  6.5 10.5 14.5 18.5  > class(results)  [1] "array"