본문 바로가기 메뉴 바로가기

미니의 꿈꾸는 독서, 그리고 프로그래밍 이야기

프로필사진
  • 글쓰기
  • 관리
  • 미니주요글
  • 미니가 읽은 책
  • 태그
  • 방명록
  • RSS

미니의 꿈꾸는 독서, 그리고 프로그래밍 이야기

검색하기 폼
  • 분류 전체보기 (647)
    • 사색 (289)
      • 독서 (148)
      • 칼럼 (9)
      • 세미나 (18)
      • 리뷰 (94)
      • 영어 (7)
    • Cloud&BigData (90)
      • 하둡(Hadoop) (22)
      • R (23)
      • BigData (18)
      • Machine Learing (20)
    • XML Developer (42)
      • SCORM (9)
      • XML기초 (8)
      • HTML5 (7)
      • 디자인 패턴 (12)
      • XSL (6)
    • 컴퓨터공학 (74)
      • 전산보안론 (7)
      • 소프트웨어공학 (5)
      • 디지털서비스 (18)
      • 디지털네트워크 (1)
      • 통계학 (9)
      • 프로젝트관리론 (34)
    • 프로그래밍 (151)
      • 아이폰 (15)
      • 안드로이드 (24)
      • 리눅스 (17)
      • MySQL (11)
      • Java (26)
      • Web (40)
      • 기타 (11)
    • 셀프 (0)
  • 방명록

sapply (1)
R의 lapply, sapply, vapply를 이해하자~

R에는 lapply, sapply, vapply, apply, tapply등 다양한 apply 함수들이 존재한다. 데이터 분석에서 "Split-Apply-Combine" 이라는 전략을 구현한 것이 바로 apply이다. 즉, 데이터셋을 나누어서 각 조각들을 만들고, 각각의 조각에 특정 함수를 적용하고, 결과를 합쳐서 제공한다는 것이다. lapply 먼저 lapply부터 살펴보자. lapply의 l은 리스트를 나타낸다. 즉, 입력으로 리스트를 받아서 결과로 리스트를 제공한다는 것이다. lapply를 테스트하기 위해 먼저 리스트를 만들어 보자. rnorm은 정규 분포를 따르는 수를 만드는 것으로, rnorm(10)은 기본값으로 평균 0, 표준편차 1인 정규분포를 갖는 10개의 수를 만든다. 리스트의 각 항목,..

Cloud&BigData/R 2015. 9. 29. 08:29
이전 1 다음
이전 다음
반응형
공지사항
최근에 올라온 글
  • 불편한 편의점
  • 통계조작에 속지 않으려면...
  • 돈의 심리학 - 당신은 왜 부자가 되지 못했는가
  • 김진명 역사소설 고구려 - 소수림왕편, 고국양왕편⋯
최근에 달린 댓글
  • 안녕하세요. 아래 링크 드린 블로그에서 글쓴이님 글 훔⋯
  • 안녕하세요? 상황인식 공부하는 대학원생입니다. 검색하다⋯
  • 서평을 읽는 것 만으로도 많은 생각을 하게 되네요. 맨⋯
  • 정리해주신 내용만 봐도 정말 도움이 많이 되네요 감사합⋯
Total
3,307,331
Today
0
Yesterday
437
링크
  • 수식입력_latex
  • W3Schools Online Web Tutorials
  • 영어 학습 사이트
TAG
  • 프로젝트
  • 모바일
  • 디자인
  • XML
  • 맥
  • 책
  • r
  • 통계
  • 아이폰
  • 도서
  • 빅데이터
  • Hadoop
  • 세미나
  • 분석
  • java
  • mysql
  • ms
  • 애플
  • HTML
  • 마케팅
  • 안드로이드
  • 웹
  • 클라우드
  • fingra.ph
  • 하둡
  • 자바스크립트
  • Google
  • 자바
  • SCORM
  • 구글
more
«   2023/04   »
일 월 화 수 목 금 토
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 26 27 28 29
30
글 보관함
  • 2022/12 (2)
  • 2022/11 (1)
  • 2022/10 (3)
  • 2022/09 (5)
  • 2022/08 (5)

Blog is powered by Tistory / Designed by Tistory

티스토리툴바