2

我正在努力用向量分析一个相当复杂的列表中的值。它是一个包含将 ARIMA 测试应用于多个时间序列的系数（=向量）的列表。

这些系数向量可能是空的 ( numeric(0))，或者大小不同。一个例子：

> test <- list(numeric(0),c(ma1=0.7712434), c(ar1=0.6438842, ar2=-0.3112884))
> test
[[1]]
numeric(0)

[[2]]
      ma1 
0.7712434 

[[3]]
       ar1        ar2 
 0.6438842 -0.3112884

例如，我希望能够轻松选择所有“ar”或“ar1”术语（根据名称进行选择）。我正在努力处理这个复杂的列表。所以我认为最简单的解决方案是将这个向量列表转换为单个向量（忽略空数字）。

对于上面的示例，导致：

> c(ma1=0.7712434, ar1=0.6438842, ar2=-0.3112884)
       ma1        ar1        ar2 
 0.7712434  0.6438842 -0.3112884

谁能帮帮我？？

注意：我能够根据名称计算出 AR 术语的数量，见下文。但我无法使用它来提取这些术语的实际值。

tempFunName <- function(vec, name) { substr(names(vec),1,2) == name } # info on coef types
termType <- "ar" # all names starting with "ar"
sum(sapply(lapply(test, tempFunName, name=termType), sum, simplify=TRUE)) # all names starting with "ar"
4

1 回答 1

2

一种方法是：

unlist(test)[grep("^ar", names(unlist(test)))]

unlist()只是将列表变成一个向量，然后我们可以从那里通过grep. ^在名称开头搜索模式的方法。

如果你想保持列表形式的输出，你可以尝试：

lapply(test, function(x) x[grep("^ar", names(x))])

更新：示例

注意：出于说明目的，我在您的示例数据中添加了更多变量。

test <- list(numeric(0),
             c(ma1 = 0.7712434, star = .001),
             c(ar1 = 0.6438842, ar2 = -0.3112884, par = 0.12345))
lapply(test, function(x) x[grep("ar", names(x))])
# [[1]]
# numeric(0)
# 
# [[2]]
#  star 
# 0.001 
# 
# [[3]]
#       ar1        ar2        par 
# 0.6438842 -0.3112884  0.1234500 
lapply(test, function(x) x[grep("^ar", names(x))])
# [[1]]
# numeric(0)
# 
# [[2]]
# named numeric(0)
# 
# [[3]]
#       ar1        ar2 
# 0.6438842 -0.3112884 
unlist(lapply(test, function(x) x[grep("^ar", names(x))]))
#       ar1        ar2 
# 0.6438842 -0.3112884
于 2012-08-10T10:51:22.323 回答