[R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : apply 시리즈

 정보

• 업무명     : R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : apply 시리즈

• 작성자     : 박진만

• 작성일     : 2020-03-28

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• 수정이력 :

 

 내용

[개요]

• R은 통계 분석 및 시각화 등의 기능을 갖춘 프로그래밍 언어 내지 통계 분석 환경입니다. 
  

• 통계 분석 기능으로 통계 검정, 선형 회귀 분석, 시계열 데이터 분석, 클러스터링 등을 지원하고 있습니다.
  

• 또한 최신 논문에서 발표된 같은 새로운 기술도 R로 구현되는 경우가 많습니다.
  

• 특히 시각화 기능으로 히스토그램, 막대 그래프, 선 그래프, 산포도, 나무 모양 그림이나 히트맵 등 기본적인 그래프가 기본으로 지원하고 있습니다.
  

• 또한 ggplot2 등의 패키지를 사용하여 더 높은 수준의 그림을 가시화할 수 있습니다.
  

 

 

[특징]

• 데이터를 이해하기 위해서 통계 분석 및 데이터 시각화가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어

   

[기능]

• 데이터형 소개

 

[활용 자료]

• 없음

 

[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]

• 없음

 

[사용법]

• 소스 코드 예시 참조

 

[사용 OS]

• Windows 10

 

[사용 언어]

• R v3.6.2

• R Studio v1.2.5033

 

 소스 코드

• apply 함수 계열에는 apply 외에 tapply mapply lapply sapply 등이있다. 

• 일반적인 사용 방법은 행렬 또는 목록에 대해 일괄적 연산 기능이다.

• 본 글에서는 apply, lapply, sapply 의 사용법에 대해 다루고자 한다.

함수	기능
apply (x, i, f)	행렬 데이터 프레임 (x)에 대해 각 행 (i = 1) 또는 각 열 (i = 2) 각 연산 (f)를 실시한다.
lapply (x, f)	목록 (x)의 각 요소에 대해 연산 (f)를 실시한다. 실행 결과를 목록 형식으로 반환한다
sapply (x, f)	목록 (x)의 각 요소에 대해 연산 (f)를 실시한다. 실행 결과를 벡터 형식으로 반환한다.

 

[apply 함수의 기본적인 사용법]

• 행렬 형 또는 데이터 프레임 형식의 데이터에 대해 각 행 또는 각 열에 대해 유사한 연산을 일괄 할 때 apply를 이용한다. 

• apply의 첫 번째 인수는 데이터를 대입한다. 두 번째 인수는 1 또는 2를 대입한다. 여기서 1은 행을 의미하고 2는 각 열을 의미한다. 그리고 세 번째 인수는 적용 할 연산 (함수 이름)을 준다.

x <- matrix(c(12.1, 3.44, 0.1, 3, 12, 33.1, 1.1, 23), nrow = 2)

x
##       [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 12.10  0.1 12.0  1.1
## [2,]  3.44  3.0 33.1 23.0


# calculate totals
apply(x, 1, sum)
## [1] 25.30 62.54

# calculate averages
apply(x, 2, mean)
## [1]  7.77  1.55 22.55 12.05

 

• 위에서 사용하는 sum 및 mean 등의 함수는 R에서 표준 구현되는 함수이다.

• 그러나 이러한 표준함수 이외에도 이를 사용자 함수로 대체 할 수있다. 

• 예를 들어, 아래의 코드를 본다면  기존의 i 자리에 각 행의 데이터가 할당되는 사용자 함수를 사용한 것을 볼 수 있다.

x <- matrix(c(12.1, 3.44, 0.1, 3, 12, 33.1, 1.1, 23), nrow = 2)

# get the maximum numbers from each row
M <- apply(x, 1, function(y) {
    # `y` contains data of the each row of `x`
    m <- max(y)
    return(m)
  }
)
## [1] 12.1 33.1


# use for-loop instead of apply function
M <- NULL
for (j in 1:nrow(x)) {
  y <- x[j, ]
  m <- max(y)
  M <- c(M, m)
}
M
## [1] 12.1 33.1

 

[apply 함수에 인수를 주는 방법]

• apply에 사용자 함수를 적용하고 싶다면, 때로는 외부에서 인수를 주어야 할 필요가 있다.

• 일반적으로 apply함수는 3 개의 인수를 받지만, 4 번째 이후에 할당 된 인수는 자동으로 3 번째로 지정된 함수에 전달되게 된다.

x <- c(1, 3, 5, 7)
y <- c(2, 4, 6, 8)

mat <- matrix(1:10, ncol = 2)

d <- apply(mat, 1, function(i, px = x, py = y) {
  a <- i[1] + 2 * i[2]
  # `px` is `x` in this apply function.
  # `py` is `y` in this apply function.
  b <- mean(px) * mean(py)
  return(c(a, b))
}, x, y)

d
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,]   13   16   19   22   25
## [2,]   20   20   20   20   20

 

[lapply]

• lapply 는 리스트 형식에 대해 뭔가를 일괄 연산 할 때 이용한다.

• 리스트 형의 데이터는 1, 2 ...처럼 번호가 부여되므로 행렬처럼 행 또는 열을 지정하지 않는다.

• 따라서 lapply에 들어가는 인수는 입력 데이터와 연산을 수행하는 함수 두 가지 뿐이다.

x <- list(1:10,11:20,21:30)
x
## [[1]]
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
## [[2]]
##  [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
## [[3]]
##  [1] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

lapply(x,sum)
## [[1]]
## [1] 55
## [[2]]
## [1] 155
## [[3]]
## [1] 255

 

[sapply]

• lapply같은 방법을 사용하며, 같은 기능을 가진다. 그러나 lapply는 리스트로 리턴 되는것에 반해, sapply는 벡터형으로 반환이 된다.

x <- list(1:10,11:20,21:30)

lapply(x, sum) 
## [[1]]
## [1] 55
## 
## [[2]]
## [1] 155
## 
## [[3]]
## [1] 255


sapply(x, sum) 
## [1]  55 155 255


as.numeric(lapply(x, sum))
## [1]  55 155 255

 

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 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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