R 언어를 다루다 보면, 반복적인 작업을 효율적으로 처리하고 싶을 때가 많죠? 그럴 때 엄청 유용한 `apply` 함수 가족들을 소개하려고 해요! 마치 마법처럼 데이터를 휘리릭~ 처리해주는 친구들이랍니다. `apply`, `sapply`, `lapply`, `tapply`! 이름만 들어도 뭔가 비슷해 보이지만, 각자의 개성이 뚜렷한 매력 만점 함수들이에요. 이번 포스팅에서는 이 함수들의 기본 사용법부터 그룹별 연산, 그리고 실제 활용 예시까지 꼼꼼하게 알려드릴게요. R로 데이터 분석하는 게 훨씬 쉬워질 거예요. 자, 이제 `apply` 계열 함수의 세계로 함께 떠나볼까요?
apply 함수의 기본 사용법
자, 이제 R의 apply 함수 가족 중 맏형 격인 apply() 함수에 대해 본격적으로 파헤쳐 볼까요? 이름에서부터 뭔가 범용적인 느낌이 팍팍 오지 않나요? 맞아요! apply() 함수는 행렬이나 배열에 특정 함수를 적용할 때 아주 유용하게 쓰이는 만능 도구랍니다! 마치 스위스 아미 나이프처럼요!
apply() 함수의 기본 문법
apply() 함수의 기본적인 문법 구조는 다음과 같아요. 잘 따라와 주세요~?
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
자, 이게 무슨 외계어처럼 보일 수도 있지만, 하나씩 뜯어보면 생각보다 간단해요! 걱정 마세요~
- X: 여기에 함수를 적용할 대상, 즉 행렬이나 배열을 넣어주면 돼요. 데이터 프레임도 가능하답니다!
- MARGIN: 여기가 중요해요! 1을 넣으면 행 방향으로 함수를 적용하고, 2를 넣으면 열 방향으로 적용해요. 1과 2를 모두 넣으면? 행과 열 모두에 적용됩니다! 마치 마법 같죠?!?!?
- FUN: 여기에는 적용하고 싶은 함수의 이름을 넣어요.
sum,mean,median,sd등등… R에 내장된 함수는 물론, 사용자가 직접 정의한 함수도 사용할 수 있어요! 정말 멋지지 않나요? - …: 이건 뭐냐구요? 바로 추가적인 인수를 전달하는 부분이에요! 예를 들어,
FUN에quantile함수를 사용한다면, 여기에probs인수를 넣어서 원하는 분위수를 지정할 수 있답니다.
apply() 함수 활용 예시
이제 실제 예시를 통해 apply() 함수의 위력을 직접 체험해 볼까요?
# 5x3 행렬 생성 my_matrix <- matrix(1:15, nrow = 5, ncol = 3) # 행별 합 계산 row_sums <- apply(my_matrix, 1, sum) print(row_sums) # 열별 평균 계산 col_means <- apply(my_matrix, 2, mean) print(col_means) # 행별 0.25, 0.75 분위수 계산 row_quantiles <- apply(my_matrix, 1, quantile, probs = c(0.25, 0.75)) print(row_quantiles)
위의 코드에서 my_matrix라는 5×3 행렬을 만들었어요. 그리고 apply() 함수를 이용해서 행별 합, 열별 평균, 행별 분위수를 계산했죠. 결과가 어떻게 나오는지 직접 실행해 보면 더욱 이해가 쏙쏙 될 거예요!
apply() 함수는 특히 대용량 데이터를 다룰 때 빛을 발한답니다! 반복문을 사용하는 것보다 훨씬 빠르고 효율적으로 연산을 수행할 수 있거든요. 시간은 금이잖아요?!
하지만 apply() 함수는 행렬이나 배열에만 사용할 수 있다는 점을 기억해 두세요! 만약 리스트나 데이터 프레임에 적용하고 싶다면, lapply()나 sapply() 함수를 사용해야 해요. 이 부분은 다음에 자세히 설명해 드릴게요~ 기대해 주세요!
apply() 함수와 사용자 정의 함수
apply() 함수를 잘 활용하면 R 프로그래밍 실력이 훨씬 향상될 거예요! 다양한 함수와 인수를 조합해서 여러분만의 강력한 분석 도구를 만들어 보세요!
자, 이제 apply() 함수의 기본적인 사용법을 익혔으니, 좀 더 복잡한 예시를 살펴볼까요? 예를 들어, 행렬의 각 행에 대해 사용자 정의 함수를 적용할 수도 있어요. 아래 코드를 한번 볼까요?
# 사용자 정의 함수: 각 요소를 제곱하고 합을 반환
my_function <- function(x) {
sum(x^2)
}
# 행렬의 각 행에 my_function 적용
result <- apply(my_matrix, 1, my_function)
print(result)
이처럼 apply() 함수는 단순한 내장 함수뿐 아니라 사용자 정의 함수도 적용할 수 있어 매우 유연하게 활용할 수 있답니다. 정말 강력하지 않나요?!
apply() 함수와 추가 인수 활용
또한, ... 인수를 활용하면 더욱 다양한 작업을 수행할 수 있어요. 예를 들어 mean 함수에 trim 인수를 전달하여 절사 평균을 계산할 수도 있습니다.
# 열별 절사 평균 (상하위 10% 절사) 계산 trimmed_means <- apply(my_matrix, 2, mean, trim = 0.1) print(trimmed_means)
이처럼 apply() 함수는 R에서 데이터를 다루는 데 있어 필수적인 함수 중 하나입니다. 다양한 활용법을 익혀서 데이터 분석 작업을 더욱 효율적으로 수행해 보세요! 다음에는 sapply()와 lapply() 함수에 대해 알아볼 테니 기대해 주세요!
sapply와 lapply 함수의 차이점
자, 이제 R의 apply 함수 패밀리 중에서도 꽤나 헷갈리기 쉬운 sapply와 lapply 함수의 차이점에 대해 자세히 알아볼까요? 둘 다 리스트나 벡터에 함수를 적용하는 녀석들이지만, 결과값을 어떤 형태로 돌려주는지가 가장 큰 차이점이에요! 마치 쌍둥이처럼 비슷하지만, 성격이 조금씩 다른 것과 같다고 할까요?
lapply 함수
lapply는 ‘list apply’의 줄임말이라는 것, 눈치채셨나요? 이름에서 짐작할 수 있듯이 lapply 함수는 항상 결과를 리스트 형태로 반환해요. 입력값이 벡터든, 리스트든 묻지도 따지지도 않고 무조건 리스트! 마치 고집쟁이 같죠? 예를 들어 1부터 10까지의 숫자 벡터에 제곱을 구하는 함수를 적용한다고 해볼게요. lapply 함수를 사용하면 결과는 길이가 10인 리스트가 되고, 각 요소는 각 숫자의 제곱을 담고 있을 거예요. 만약 입력값이 리스트라면? 결과는 각 리스트 요소에 함수를 적용한 결과를 담은 새로운 리스트가 되겠죠! 복잡한 데이터 구조를 다룰 때는 이러한 lapply의 특징이 아주 유용해요.
sapply 함수
반면에 sapply는 ‘simplified apply’의 줄임말이에요. 이름처럼 lapply보다 좀 더 간편하게 결과를 제공해 준답니다! sapply는 결과를 벡터, 행렬 또는 배열 형태로 반환하려고 노력해요. 마치 센스 있는 친구처럼 상황에 맞춰서 가장 적절한 형태를 선택해 주는 거죠! 만약 앞서 말한 1부터 10까지의 숫자 벡터에 제곱을 구하는 함수를 sapply로 적용하면, 결과는 1, 4, 9, … , 100과 같이 10개의 숫자를 가진 벡터 형태로 짠! 하고 나타난답니다. 얼마나 간편한가요? 물론 입력값이나 적용하는 함수에 따라 행렬이나 배열 형태로 결과가 나올 수도 있어요. 이러한 sapply의 유연함 덕분에 추가적인 변환 작업 없이 바로 결과를 사용할 수 있는 경우가 많아요. 시간 절약은 물론이고, 코드도 훨씬 깔끔해지겠죠?!
sapply와 lapply 함수 선택 기준
그렇다면 언제 lapply를 쓰고 언제 sapply를 써야 할까요? 결과값의 형태가 중요한 기준이 될 수 있어요! 결과를 무조건 리스트 형태로 받아야 한다면 lapply를 사용하고, 벡터나 행렬 형태가 필요하다면 sapply를 사용하는 것이 좋겠죠? 하지만 sapply는 결과 형태를 예측하기 어려운 경우도 있기 때문에, 항상 결과 형태를 확인하는 습관을 들이는 것이 중요해요!
sapply와 lapply 함수 예시
sapply와 lapply의 차이점을 좀 더 명확하게 이해하기 위해 몇 가지 예시를 살펴볼까요? 1부터 5까지의 숫자 벡터에 각각 1을 더하는 함수를 적용한다고 가정해 봅시다. lapply를 사용하면 길이가 5인 리스트가 생성되고, 각 요소는 2, 3, 4, 5, 6이 됩니다. 반면 sapply를 사용하면 2, 3, 4, 5, 6을 가진 벡터가 생성됩니다. 간단한 예시지만, 결과 형태의 차이를 확실하게 보여주죠?
좀 더 복잡한 예시를 볼까요? 데이터 프레임의 각 열에 평균을 구하는 함수를 적용한다고 해봅시다. lapply를 사용하면 각 열의 평균을 담은 리스트가 생성되고, sapply를 사용하면 각 열의 평균을 담은 벡터 또는 named vector 형태로 결과가 나옵니다. 데이터 분석에서는 종종 특정 형태의 결과값이 필요한 경우가 있기 때문에, sapply와 lapply의 차이점을 잘 이해하고 상황에 맞게 사용하는 것이 중요해요!
simplify 인수
sapply와 lapply는 함수의 반환값을 제어하는 simplify라는 인수를 가지고 있다는 것도 알아두면 좋을 것 같아요! simplify 인수를 FALSE로 설정하면 sapply도 lapply처럼 결과를 리스트 형태로 반환해요. 반대로 lapply에는 simplify 인수가 없어서 항상 리스트 형태로 결과를 반환한답니다.
자, 이제 sapply와 lapply 함수의 차이점을 확실하게 이해하셨나요? 처음에는 조금 헷갈릴 수 있지만, 여러 예시를 통해 직접 코드를 작성하고 결과를 확인해 보면 금방 익숙해질 거예요! R 프로그래밍 실력 향상을 위해 꾸준히 노력하는 여러분을 응원합니다!
tapply 함수로 그룹별 연산하기
자, 이제 R의 apply 함수 패밀리 중에서도 아주 특별한 친구, tapply() 함수를 만나볼 시간이에요! apply(), sapply(), lapply() 함수들이 벡터나 리스트, 행렬에 대해 연산을 적용하는 데 유용했다면, tapply()는 데이터를 그룹으로 나눠서 각 그룹별로 연산을 적용할 수 있게 해준답니다. 데이터 분석에서 그룹별 통계는 정말 빼놓을 수 없는 부분이잖아요? 그럴 때 tapply()가 얼마나 빛을 발하는지 곧 알게 되실 거예요~! ✨
tapply() 함수의 기본 구조
tapply() 함수의 기본적인 구조는 이렇게 생겼어요. 마치 레시피 같죠?
tapply(X, INDEX, FUN, ..., simplify = TRUE)
여기서 X는 우리가 연산을 적용할 벡터예요. INDEX는 X의 각 요소를 어떤 그룹에 속하게 할지를 정의하는 factor 또는 factor들의 리스트랍니다. 그리고 FUN은 각 그룹에 적용할 함수이고, ...는 FUN에 전달할 추가적인 인자들을 나타내요. 마지막으로 simplify는 결과를 단순화할지 여부를 결정하는 논리값이에요. 기본값은 TRUE랍니다!
tapply() 함수 활용 예시
자, 예를 들어 볼까요? 100명의 학생들의 키 데이터가 있고, 각 학생의 성별 데이터도 있다고 가정해 봅시다. 이때 tapply()를 사용하면 성별에 따라 키의 평균을 아주 간단하게 구할 수 있어요!
# 학생들의 키 데이터 (cm)
heights <- rnorm(100, mean = 170, sd = 8)
# 학생들의 성별 데이터 (M: 남학생, F: 여학생)
gender <- sample(c("M", "F"), 100, replace = TRUE)
# 성별에 따른 키의 평균 계산
tapply(heights, gender, mean)
이 코드를 실행하면 남학생과 여학생의 키 평균이 각각 출력될 거예요. 정말 간단하죠? 이처럼 tapply()는 데이터를 그룹별로 분석할 때 정말 강력한 도구랍니다. 특히 데이터 분석 초반에 데이터의 특징을 파악하고 싶을 때 아주 유용하게 쓸 수 있어요. 데이터의 분포를 빠르게 확인하고 싶을 때 히스토그램을 그리는 것처럼 말이죠!
tapply() 함수의 다양한 활용
tapply() 함수의 활용은 여기서 끝이 아니에요! 평균뿐만 아니라 다양한 함수를 적용할 수 있답니다. 예를 들어, 각 그룹의 표준편차를 구하고 싶다면 FUN에 sd 함수를 넣어주면 돼요. 아니면 각 그룹의 최댓값과 최솟값을 구하고 싶다면 FUN에 range 함수를 넣어주면 되고요. 정말 다양하게 활용할 수 있겠죠?! 마치 만능 칼 같아요! 🔪
다중 그룹별 연산
더 나아가, INDEX에 여러 개의 factor를 리스트 형태로 넣어주면 다중 그룹별 연산도 가능해요! 예를 들어, 학생들의 키 데이터와 성별 데이터, 그리고 학년 데이터가 있다고 해봅시다. 이때 tapply()를 사용하면 성별과 학년에 따라 키의 평균을 구할 수 있어요. 대박이죠?! 🤩
# 학생들의 학년 데이터 (1, 2, 3학년)
grade <- sample(1:3, 100, replace = TRUE)
# 성별과 학년에 따른 키의 평균 계산
tapply(heights, list(gender, grade), mean)
이 코드를 실행하면 성별과 학년에 따른 키 평균이 행렬 형태로 출력될 거예요. 이처럼 tapply() 함수 하나만 잘 활용하면 복잡한 그룹별 연산도 아주 쉽게 처리할 수 있답니다! 👍
tapply() vs. aggregate()
tapply() 함수는 aggregate() 함수와 비슷한 기능을 하지만, tapply()가 조금 더 간결하고 빠른 경우가 많아요. 특히 그룹별로 적용할 함수가 간단한 경우에는 tapply()가 훨씬 효율적이랍니다. 물론, aggregate() 함수는 데이터 프레임 형태로 결과를 출력해주는 장점이 있으니 상황에 따라 적절한 함수를 선택하는 것이 중요해요! 🤔
결론
tapply() 함수를 잘 활용하면 데이터 분석 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 데이터에 숨겨진 인사이트를 발견하는 데에도 큰 도움이 될 거예요. 다양한 예시를 통해 tapply() 함수를 연습하고 자신만의 분석 팁을 만들어보는 건 어떨까요? 데이터 분석의 세계는 무궁무진하니까요! 🎉
apply 계열 함수 활용 예시
자, 이제 드디어! apply 함수 패밀리들을 실제로 어떻게 활용하는지 알아볼 시간이에요! 두근두근?! 이론만으론 감이 잘 안 잡혔던 부분들이 싹~ 해결될 거예요. ^^ 실제 데이터 분석 상황에서 apply 계열 함수들이 얼마나 유용한지, 몇 가지 예시를 통해 직접 확인해 보도록 하죠!
1. 데이터 프레임의 각 열에 대한 통계량 계산
1000개의 관측치와 5개의 변수(키, 몸무게, 나이, 수입, 지출)로 구성된 데이터 프레임 df가 있다고 가정해 볼게요. 각 변수에 대한 평균, 표준편차, 중앙값을 한 번에 계산하고 싶다면? apply 함수가 정말 딱이죠!
# 데이터 프레임 생성 (예시)
df <- data.frame(
키 = rnorm(1000, mean = 170, sd = 5),
몸무게 = rnorm(1000, mean = 65, sd = 7),
나이 = sample(20:60, 1000, replace = TRUE),
수입 = rnorm(1000, mean = 5000, sd = 1000),
지출 = rnorm(1000, mean = 3000, sd = 500)
)
# apply 함수를 사용하여 각 열에 대한 통계량 계산
apply(df, 2, function(x) {
c(평균 = mean(x), 표준편차 = sd(x), 중앙값 = median(x))
})
이렇게 하면 각 열에 대한 평균, 표준편차, 중앙값이 깔끔하게 정리된 행렬 형태로 출력됩니다! 코드 한 줄로 여러 통계량을 계산할 수 있다니, 정말 효율적이지 않나요?! 각 변수의 분포를 파악하는 데 아주 유용하겠죠?
2. 리스트 요소에 대한 함수 적용: lapply()
웹 크롤링으로 여러 페이지에서 데이터를 수집했다고 가정해 봅시다. 각 페이지의 데이터는 리스트 형태로 저장되어 있고, 각 리스트 요소는 데이터 프레임입니다. 이때 각 데이터 프레임의 첫 번째 열을 추출하고 싶다면? lapply 함수가 딱이죠!
# 리스트 생성 (예시) data_list <- list( data.frame(A = 1:5, B = 6:10), data.frame(A = 11:15, B = 16:20), data.frame(A = 21:25, B = 26:30) ) # lapply 함수를 사용하여 각 데이터 프레임의 첫 번째 열 추출 lapply(data_list, function(x) x[, 1])
lapply 함수를 사용하면 각 데이터 프레임의 첫 번째 열만 쏙쏙! 추출해서 리스트 형태로 반환해 줍니다. 리스트 형태로 결과를 유지하고 싶을 때 정말 편리해요!
3. 벡터 요소에 대한 함수 적용 및 단순화된 결과: sapply()
lapply와 비슷한 상황이지만, 결과를 벡터나 행렬 형태로 받고 싶다면 sapply 함수를 사용하면 됩니다. 위의 예시를 sapply 함수로 바꿔 볼까요?
# sapply 함수를 사용하여 각 데이터 프레임의 첫 번째 열 추출 sapply(data_list, function(x) x[, 1])
lapply 함수와는 달리, 결과가 행렬 형태로 출력되는 것을 확인할 수 있죠?! 상황에 따라 lapply와 sapply를 적절히 선택하는 것이 중요해요!
4. 그룹별 통계량 계산: tapply()
붓꽃 데이터(iris)를 사용하여 종별로 꽃받침 길이(Sepal.Length)의 평균을 계산해 보겠습니다. tapply 함수를 사용하면 아주 간단하게 계산할 수 있어요.
# tapply 함수를 사용하여 종별 꽃받침 길이 평균 계산 tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, mean)
이 코드는 붓꽃의 종(Species)을 기준으로 Sepal.Length의 평균을 계산해 줍니다. 그룹별 분석을 할 때 tapply 함수는 정말 강력한 도구예요!
5. 행렬의 행/열 연산: apply()와 MARGIN
apply 함수는 margin argument를 사용하여 행 또는 열 단위로 함수를 적용할 수 있습니다. 10×5 행렬에서 각 행의 합을 구하고 싶다면?
# 행렬 생성 (예시) matrix_data <- matrix(1:50, nrow = 10, ncol = 5) # apply 함수를 사용하여 각 행의 합 계산 (MARGIN = 1) apply(matrix_data, 1, sum) # apply 함수를 사용하여 각 열의 합 계산 (MARGIN = 2) apply(matrix_data, 2, sum)
MARGIN = 1은 행 단위, MARGIN = 2는 열 단위 연산을 의미합니다. 행렬 연산도 apply 함수 하나면 끝! 정말 간편하죠?
이 외에도 apply 계열 함수들은 데이터 전처리, 통계 분석, 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 여러분도 다양한 상황에서 apply 함수들을 활용하여 R 프로그래밍 실력을 한 단계 업그레이드해보세요! 화이팅!!
자, 이렇게 apply 함수부터 tapply 함수까지, R에서 데이터를 다루는 강력한 도구들을 살펴봤어요! 어때요, 조금 감이 잡히시나요? 처음엔 조금 헷갈릴 수 있지만, 각 함수의 특징과 사용법을 잘 이해하면 데이터 분석 작업이 훨씬 수월해질 거예요. 복잡한 반복문 대신 apply 계열 함수를 사용하면 코드도 훨씬 간결해지고, 효율도 높아진답니다. 직접 데이터를 가지고 실습해보면서 각 함수의 매력을 느껴보는 걸 추천해요. 더 궁금한 점이 있다면 언제든 질문 남겨주세요! 함께 R의 세계를 탐험해 봐요!
답글 남기기