r tapply 예제

 Senast ändrad 2 augusti, 2019 kl 12:02
aug 022019
 

예를 들어, 제품이 어느 부서에서 가장 잘 판매되는지 알고 있는 것이 좋습니다. 따라서 집계() 함수를 사용하여 각 부서 DepPC에 대한 영업, Qty를 합산하여 부서별로 데이터를 다시 그룹화해야 하는 이유입니다. 첫 번째 예에서는 의료 시험의 데이터 집합이 있습니다. 데이터 집합을 처리 및 제어의 두 그룹으로 분류한 다음 각 그룹 내의 연령에 대한 샘플 평균을 계산하려고 합니다. 느슨한 의미에서 ”벡터화”, 우리는 여부를 묻는 논쟁을 입력하지 않습니다 – 그리고 – 적용() 함수는 실제로 벡터화 되어 있는지 여부 (예를 들어 여기에 토론 참조). apply() 함수는 보다 복잡한 조합의 기초를 형성하며 코드 줄이 거의 없는 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 보다 구체적으로, 패밀리는 apply(), lapply(), sapply(), vapply(), mapply(), rapply() 및 tapply() 함수로 구성됩니다. 이 게시물은 R apply() 함수, mapply() 및 다른 데이터 구조에 적용된 몇 가지 apply()의 친척과 같은 변형을 사용하는 방법을 보여 줍니다. 물론, 모든 변종을 논의 할 수있는 것은 아니지만, 가능하면 약간 더 우둔한 몇 가지 예를 통해 이러한 기능을 협력하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어 작동 방식을 볼 수 있도록 일부 데이터를 생성했습니다. 실제로 는 나중에 자신의 팁 – 자신의 가져 오기를 원할 것입니다.

(NB 주석은 R에서 #으로 표시됩니다. 이 예제는 원래 [R 소개](https://cran.r-project.org/doc/설명서/r-release/R-intro.html)에서 제공됩니다. ”`{r} 상태f <-c ("타스", "sa", "qld", "nsw", "nsw", "nt", "wa", "wa", "wa", "qld", "vic", "nsw", "vic", "qld", "qld", "sa", "tas", "sa", "nt", "wa", "빅", "qld", "nsw", "nsw", "wa", "sa", "행위", "nsw", "vic", "vic", "act", "빅", "행동", "행동", "행동", "sa", "60, 40, 61, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 69, 70, 42, 56, 61, 61, 61, 58, 51, 48, 65, 49, 41, 48, 52, 46, 59, 46, 58, 43) (incmeans <-tapply (수입, statef, 평균)) ”다운로드 R`과 위의 예를 가지고있다. 편안한 경우 자신의 데이터를 사용해 보십시오. 가져오기하려면 read.table/csv 함수를 사용합니다. 데이터를 다시 얻으려면 write.table/csv를 사용합니다. 예: tapply 함수는 사용하기 간단합니다. 먼저 일부 데이터를 생성합니다. 두 번째 예제에서는 데이터 집합을 각 MLB 팀에 대해 하나씩 30개 그룹으로 나눈 다음 각 그룹 내의 최대 타율을 계산하려고 합니다. 오늘의 R 함수 시리즈는 특정 R 함수가 작동하는 방식을 일반 언어로 설명하는 데 초점을 맞추고 자신의 데이터에 대한 통찰력을 얻기 위해 적용할 수있는 간단한 예제에 중점을 둡니다. FUN이 있으면 tapply는 해당 셀에 데이터가 있는 각 셀에 대해 FUN을 호출합니다. FUN이 이러한 각 셀(예: 함수 평균 또는 var)에 대해 단일 원자값을 반환하고 단순화가 TRUE인 경우 tapply는 빈 셀에 대한 값 및 NA를 포함하는 다방향 배열을 반환합니다.

배열에는 INDEX에 구성 요소가 있는 것과 동일한 수의 차원이 있습니다. 차원의 레벨 수는 INDEX의 해당 구성 요소의 수준 수(nlevels())입니다.

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