💻 R :: Apply function family

scdw.lg·2020년 9월 8일

Data Science

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Introduction

R 언어에서 apply 함수는 반복문을 대체한다. Javascript에서의 foreach 함수와 비슷한 기능을 한다고 볼 수도 있겠다. apply function "family" 라고 한 이유는 apply() 함수에서 파생된 lapply, sapply, mapply 등의 함수들이 여러 개 있기 때문이다. 암튼 vector, matrix 등의 data를 주로 다루는 R 프로그래밍에서 apply 함수는 필수적이다.

사실 apply function family 중에서 가장 자주 쓰이는 건 apply 함수이므로 다른 함수들은 대강 어떨 때 쓰는지만 다루고 넘어가려고 한다.

3가지 기본 apply 함수

apply(Object, Margin, Function) : matrix objects, returns a vector
lapply(Object, Function) : vector, matrix, list, data frame objects, returns a list
sapply(Object, Function) : vector, matrix, list, data frame objects, returns a vector

위의 세 개 함수가 가장 기본적인 apply 함수로 쓰인다.

apply

apply 함수는 반복문을 형성해 Function을 Object의 각 element에 적용시킨다.
이때 Margin parameter가 반복의 방향을 정한다. Margin이 1이면 모든 행(row)에 대해 반복하고, Margin이 2이면 모든 열(column)에 대해 반복한다. (R 언어는 row를 1, column을 2로 간주하고 처리하니 잊지 말 것)
apply 함수는 matrix Object에 대해서만 적용된다. ~~vector~~ Object에는 적용할 수 없다!
만약 data frame Object가 parameter로 전달되면 data frame이 먼저 matrix로 변환되고 난 뒤에 함수가 적용된다.

lapply, sapply

lapply와 sapply 함수는 둘 다 vector, matrix, list, data frame Object 에 모두 적용될 수 있다.
마찬가지로 object의 각 원소를 순회하며 함수를 적용한다. lapply 함수와 sapply 함수의 차이점은 리턴값이다. lapply 함수는 list를 리턴하고, sapply 함수는 simplied form = vector로 리턴한다.
위의 이유 때문에 list apply, simplied form apply 의 약자로 lapply, sapply 함수가 되지 않았나 싶다.

그 외 함수들

vapply() : sapply() 함수와 비슷한데, output format = return format 을 명확하게 지정할 수 있어 안전하게 연산할 수 있다.
tapply() : 그룹별 처리를 위한 함수이다. 그룹을 parameter로 넘기고(factor type) element별 처리가 아닌, 그룹별 처리를 한다.
mapply() : sapply() 함수와 비슷하지만 multiple parameters 가 넘겨진다. 기존 apply 함수들에서는 data를 먼저 인자로 넘겼지만, mapply에서는 함수를 먼저 인자로 넘긴다.

Practices

> library(readxl)
> t1 <- read_excel(path = "titanic3.xls", sheet = "titanic3")

## 경고메시지(들): 
## In read_fun(path = enc2native(normalizePath(path)), sheet_i = sheet,  :
## Coercing text to numeric in M1306 / R1306C13: '328'

> str(t1)

## tibble [1,309 x 14] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ pclass   : num [1:1309] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ survived : num [1:1309] 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 ...
## $ name     : chr [1:1309] "Allen, Miss. Elisabeth Walton" "Allison, Master. Hudson Trevor" "Allison, Miss. Helen Loraine" "Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton" ...
## $ sex      : chr [1:1309] "female" "male" "female" "male" ...
## $ age      : num [1:1309] 29 0.917 2 30 25 ...
## $ sibsp    : num [1:1309] 0 1 1 1 1 0 1 0 2 0 ...
## $ parch    : num [1:1309] 0 2 2 2 2 0 0 0 0 0 ...
## $ ticket   : chr [1:1309] "24160" "113781" "113781" "113781" ...
## $ fare     : num [1:1309] 211 152 152 152 152 ...
## $ cabin    : chr [1:1309] "B5" "C22 C26" "C22 C26" "C22 C26" ...
## $ embarked : chr [1:1309] "S" "S" "S" "S" ...
## $ boat     : chr [1:1309] "2" "11" NA NA ...
## $ body     : num [1:1309] NA NA NA 135 NA NA NA NA NA 22 ...
## $ home.dest: chr [1:1309] "St Louis, MO" "Montreal, PQ / Chesterville, ON" "Montreal, PQ / Chesterville, ON" "Montreal, PQ / Chesterville, ON" ...

> apply(t1, 2, typeof)

##      pclass    survived        name         sex         age       sibsp 
## "character" "character" "character" "character" "character" "character" 
##       parch      ticket        fare       cabin    embarked        boat 
## "character" "character" "character" "character" "character" "character" 
##        body   home.dest 
## "character" "character"

> lapply(t1, typeof)
> sapply(t1, typeof)

# lapply(t1, typeof)
## $pclass
## [1] "double"
## 
## $survived
## [1] "double"
## 
## $name
## [1] "character"
## 
## $sex
## [1] "character"
## 
## $age
## [1] "double"
## 
## $sibsp
## [1] "double"
## 
## $parch
## [1] "double"
## 
## $ticket
## [1] "character"
## 
## $fare
## [1] "double"
## 
## $cabin
## [1] "character"
## 
## $embarked
## [1] "character"
## 
## $boat
## [1] "character"
## 
## $body
## [1] "double"
## 
## $home.dest
## [1] "character"

# sapply(t1, typeof)
##     pclass    survived        name         sex         age       sibsp 
##   "double"    "double" "character" "character"    "double"    "double" 
##      parch      ticket        fare       cabin    embarked        boat 
##   "double" "character"    "double" "character" "character" "character" 
##       body   home.dest 
##   "double" "character"

apply 함수 대신 for loops 사용하기

> m1 <- matrix(1:20, nrow=4, ncol=5)
> myapplyCol <- function(Obj, Margin, Func, ...) {
    result <- vector()
    for(i in 1:ncol(Obj))
      result <- c(result, Func(Obj[,i], ...))
    return(result)
  }
> myapplyRow <- function(Obj, Margin, Func, ...) {
    result <- vector()
    for(i in 1:nrow(Obj))
      result <- c(result, Func(Obj[i,], ...))
    return(result)
  }
> m1
> myapplyCol(m1, 2, sum)
> myapplyRow(m1, 1, sum)

# return m1 (check for matrix that we made)
##      [,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

## [1] 10 26 42 58 74  # myapplyCol : apply sum() for every column
## [1] 45 50 55 60              # myappleRow : apply sum() for every row

데이터 사이언스 과목 공부하면서 정리한 내용입니다 😊

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