먼저 tapply() 함수가 어떻게 열을 그룹화하는지 비교해서 확인하는 작업을 했습니다. unique() 함수를 사용해서 Petal.Width의 유일 값을 x 변수에 담고 sort() 함수로 정렬해서 확인해 보았더니, 유일한 데이터 값이 0.1~2.5였습니다. 즉, 그룹화할 수 있는 데이터 값이 0.1에서 2.5라는 의미입니다.

이후 tapply() 함수를 사용하여 데이터셋에 대해 Petal.Width를 기준 열로 그룹화한 후(➊) 대상 열 Petal.Length에 대해(➋) 지정한 요약 통계(➌)를 출력했습니다. 앞서 비교하고자 unique() 함수를 적용하여 살펴본 대로, x 변수처럼 0.1부터 2.5에 대해 그룹화하여 각각 mean을 적용한 결괏값이 출력되었습니다. 즉, Petal.Width 그룹별 Petal.Length 평균이 출력되었습니다(그림 6-40은 이해를 돕기 위해 결과와는 다르게 1.36, 1.4, 1.45로 표현했습니다).

그림 6-40 | tapply() 함수로 그룹별 함수 적용