7. 함수 구조와 파라미터 이해하기

함수는 코딩의 시작이라고 할 수 있습니다. 함수는 특정한 동작을 수행하는 코드 묶음을 의미하는데, 이를 통해 반복 작업을 피할 수 있다는 장점이 있습니다. R에서의 함수는 함수명과 ()으로 포함된 파라미터(Parameter)로 구성되어 있고, 파라미터에 따라 적절한 인자를 투입해 사용합니다. 

 

7.1. 함수(function)의 프로세스

(1) 함수의 프로세스

함수는 주어진 입력(input)을 할당받으면 의도된 출력(output)을 반환하는 프로세스를 가지고 있습니다. 이러한 함수의 프로세스를 세분화하면 다음과 같은 세 단계로 구성됩니다.

 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%95%A8%EC%88%98

 ①INPUT: 주어진 입력을 함수 안의 파라미터로 적용 

 ②PROCESS:입력 외에도 설정된 다른 파라미터에 의거해 동작(처리) 

 ③OUTPUT: 처리된 결과를 반환

 

7.2. 파라미터의 정의와 유형

(1) 인자와 파라미터의 정의

함수는 특정한 작업을 수행하기 위해 인자(Argument)와 파라미터(Parameter; 매개변수)로 구성된 코드 묶음입니다. 여기서 파라미터는 함수를 정의할 때 할당하는 변수를 의미하고, 인자란 함수를 호출할 때 전달되는 실제 값을 의미합니다. 예를 들어, f(x)=x+3이라는 함수가 있을 때 변수 x는 파라미터라고 정의하고, f(3)=6이라는 값을 산출할 때 (x=)3이라는 값은 인자라고 정의합니다. 하지만 현업에서는 두 단어를 굳이 구분하지는 않으며, 혼용하는 경우가 많습니다.

 

(2) 파라미터의 유형

 ①일반 파라미터(Standard Parameter): 함수에서 필수적으로 입력해야 하는 입력값

 ②디폴트 파라미터(Default Parameter): 설정하지 않아도 기본값이 존재하는 입력값

 ③가변 파라미터(Variadic Parameter): 함수에서 입력값의 개수가 정해지지 않았을 때 사용하는 입력값

 

(3) 예시

선형회귀분석에서 사용하는 lm() 함수를 예를 들어 함수의 구조와 구성 파라미터들에 대해 알아보겠습니다. 

lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", ∙∙∙ )

 

함수 이름		lm
파라미터	일반 파라미터	formula, data
	디폴트 파라미터	method, subset, weight, na.action, ∙∙∙
	가변 파라미터

실제로 lm()  함수는 더 많은 파라미터를 가지고 있으나 일정 부분 생략했습니다. lm() 함수의 구조와 설명을 확인하고 싶으면 help() 함수를 이용하면 됩니다.

help(topic=lm) #same ?lm()

 

PLUS) 함수의 파라미터 확인하기

lm() 함수의 파라미터 종류를 알고 싶다면, args() 함수를 이용할 수 있습니다. 

args(lm)

 

7.3. 파라미터 입력 규칙

파라미터를 입력할 때는 주로 =연산자를 사용합니다. 그리고 함수 내에서 파라미터를 입력할 때는 규칙이 있는데, 예를 들어 다음과 같은 가상의 func() 함수가 존재한다고 가정해보겠습니다.

func(param1, param2, param3=TRUE)

 

가상의 func() 함수는 일반 파라미터인 param1, param2와 디폴트 파라미터인 param3 인자를 가진다고 할 때, param1=1, param2=2, param3=TRUE를 입력하고자 한다면 아래와 같은 구문들을 사용할 수 있습니다.

func(param1=1, param2=2, param3=TRUE)
func(param3=TRUE, param1=1, param2=2) 
func(1, param2=2, TRUE)
func(1, 2, TRUE)
func(1, 2)