記事の目的
この記事では、データの集計でよく使用する関数であるapplyとtapplyについて紹介します。
sapplyやlapplyなどもありますが、使用したことがないのでこの2つについて解説します。
目次
| No. | 目次 | 説明 |
| 1 | 使用するデータ | オリジナルデータ |
| 2 | apply | 行や列ごとに関数を適応 |
| 3 | tapply | 1次元でグループごとに関数を適応 |
| 4 | apply + tapply | 多次元でグループごとに関数を適応 |
1. 使用するデータ
生徒5人の数学と英語の点数を作成しました。
Math <- c(50, 30, 20, 80, 50)
English <- c(60, 70, 80, 60, 70)
Data <- data.frame(Math, English)
2. apply (行や列ごとに関数を適応)
#行ごとの合計
A1 <- apply(Data, 1, sum)
#列ごとの平均
A2 <- apply(Data, 2, mean)
#列ごとの平均との差
A3 <- apply(Data, 2, function(x) x-mean(x))
| Data | A1(行ごとの合計) | A2(列ごとの平均) | A3(列ごとの平均との差) |
|---|---|---|---|
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3. tapply (1次元でグループごとに関数を適応)
クラスデータを与え、クラスごとに関数を適応します。
Class <- c(1,1,2,2,1)
#数学の平均点
B1 <- tapply(Data$Math, Class, mean)
#英語の平均点
B2 <- tapply(Data$English, Class, mean)
#数学の偏差平方和
B3 <- tapply(Data$Math, Class, function(x) sum((x-mean(x))^2))
| Data | B1(数学の平均点) | B2(英語の平均点) | B3(数学の偏差平方和) |
|---|---|---|---|
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4. apply + tapply (多次元でグループごとに関数を適応)
apply(Data, 2, function(x) tapply(x, Class, mean))
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