핵심
벡터·행렬은 동일 타입만, 리스트·데이터프레임은 혼합 타입. apply 계열은 '반환형'이 정체입니다.
공식
벡터: 동일 타입 1차원 행렬: 동일 타입 2차원 리스트·데이터프레임: 서로 다른 타입 허용 apply 반환형: lapply(리스트), sapply(벡터/행렬 단순화), apply(행렬 행/열) 인덱싱: df[행, 열] (대괄호) 함정: 벡터를 혼합 타입으로, lapply↔sapply 반환형 뒤바꿈
트리거 키워드
예시
'결과를 벡터로 단순화해 반환하는 함수는?' → sapply (lapply는 리스트 반환)
R의 기본 데이터 구조는 저장 타입에 따라 구분됩니다. 벡터와 행렬·배열은 동일한 한 가지 타입만 담고, 리스트와 데이터프레임은 서로 다른 타입을 함께 담을 수 있습니다. apply 계열은 반환형으로 구분되는데 apply는 벡터·행렬, sapply는 단순화된 벡터, lapply는 리스트를 반환합니다. ADsP에서는 구조별 타입 허용 여부와 apply 함수의 반환형을 자주 묻습니다.
3과목 데이터 분석의 R 기초 영역에서 문제 지문이나 보기에 벡터, 리스트, 데이터프레임, 행렬, apply, sapply, lapply, 인덱싱 같은 표현이 보이면 이 패턴을 먼저 떠올리십시오. 개념을 처음부터 따지지 않고 위 공식에 대입하는 것만으로 보기를 빠르게 좁힐 수 있습니다. 아래 관련 문항 7개가 모두 같은 방식으로 풀립니다.