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是否可以直接选择列表中所有嵌套列表的列？
我的列表是使用带有 table() 的 aggregate() 创建的：

AgN=aggregate(data,by=list(d$date),FUN=table,useNA="no")

AgN$x好像：

$`0`

      1           2           3           9          11 
0.447204969 0.438509317 0.096894410 0.009937888 0.007453416 

$`1`

          1           2           4           8          11 
0.489974937 0.389724311 0.102756892 0.006265664 0.011278195 

…

$n

我想获取每个表的特定列的向量，例如一个包含所有名为“1”的列的值的向量。我仍然是 R 初学者，但即使经过长时间的搜索和尝试，我也没有找到好的解决方案。如果我想得到一个列表的字段，我可以简单地用括号索引它，例如[i，j]。
在网上我找到了一些矩阵的例子，所以我尝试做同样的事情，起初只选择一个嵌套列表的列AgN$x[1][1]，但仍然选择了整个列表：

$0

     1           2           3           8          11

0.447204969 0.438509317 0.096894410 0.009937888 0.007453416

我的下一次尝试是AgN$x[[1]][1]，它正在工作：

  1

0.447205

所以我尝试同样选择所有嵌套列表的每一列的值：

AgN$x[[1:length(AgN$x]][1]
Recursive indexing failed at level 2

显然问题在于，如果使用双括号，则禁止选择范围。

我最后一次尝试是使用 for 循环：

cduR=NULL 
for (i in 1:length(AgN$x)){
t=AgN$x[[i]]
cduR=c(cduR,as.vector(t["1"]))
}

最后，到目前为止，这似乎奏效了。但是这样每次我想选择列时我都必须建立一个循环。没有直接的方法吗？

谢谢你的帮助。

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2 回答 2

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假设您有以下内容：

myList <- list(`0` = c(`1` = 10, `2` = 20, `3` = 30, `4` = 72),
               `1` = c(`1` = 15, `2` = 9, `3` = 7))
myList
# $`0`
#  1  2  3  4 
# 10 20 30 72 
# 
# $`1`
#  1  2  3 
# 15  9  7

使用sapply()orlapply()进入您的列表并提取您想要的任何列。一些例子。

# As a list of one-column data.frames
lapply(myList, `[`, 1)
# $`0`
#  1 
# 10 
# 
# $`1`
#  1 
# 15 

# As a list of vectors
lapply(myList, `[[`, 1)
# $`0`
# [1] 10
# 
# $`1`
# [1] 15

# As a named vector
sapply(myList, `[[`, 1)
#  0  1 
# 10 15 

# As an unnamed vector
unname(sapply(myList, `[[`, 1))
# [1] 10 15

也可以让您到达那里的其他语法变体包括：

## Same output as above, different syntax
lapply(myList, function(x) x[1])
lapply(myList, function(x) x[[1]])
sapply(myList, function(x) x[[1]])
unname(sapply(myList, function(x) x[[1]]))

嵌套列表示例

如果您确实有嵌套列表（列表中的列表），请尝试以下变体。

# An example nested list
myNestedList <- list(A = list(`0` = c(`1` = 10, `2` = 20, `3` = 30, `4` = 72),
                              `1` = c(`1` = 15, `2` = 9, `3` = 7)),
                     B = list(`0` = c(A = 11, B = 12, C = 13),
                              `1` = c(X = 14, Y = 15, Z = 16)))

# Run the following and see what you come up with....
lapply(unlist(myNestedList, recursive = FALSE), `[`, 1)
lapply(unlist(myNestedList, recursive = FALSE), `[[`, 1)
sapply(unlist(myNestedList, recursive = FALSE), `[[`, 1)
rapply(myNestedList, f=`[[`, ...=1, how="unlist")

注意forlapply()和sapply()需要使用unlist(..., recursive = FALSE)while for rapply()(recursive apply)，直接引用列表即可。

于 2012-10-22T17:30:00.327 回答
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我认为没有明确列出但也有效的一个示例是，如果您有一个带有行和列名称的 data.frames、matrix、xts、zoo 等列表，您可以随后返回一整行、列或集合以下语法：

包含格式对象的列表：

                           0%              1%             10%              50%              90%             99%            100%
Sec.1           -0.0005259283   -0.0002644018   -0.0001320010   -0.00005253342    0.00007852480    0.0002375756    0.0007870917
Sec.2           -0.0006620675   -0.0003931340   -0.0001588773   -0.00005251963    0.00007965378    0.0002121163    0.0004190017
Sec.4           -0.0006091183   -0.0003994136   -0.0001859032   -0.00005230263    0.00010592379    0.0003165986    0.0007870917
Sec.8           -0.0007679577   -0.0005321807   -0.0002636040   -0.00005232452    0.00014492480    0.0003930241    0.0007870917
Sec.16          -0.0009055318   -0.0007448356   -0.0003449334   -0.00005290166    0.00021238287    0.0004772207    0.0007870917
Sec.32          -0.0013007873   -0.0009552231   -0.0005243472   -0.00007836480    0.00028928104    0.0007382848    0.0013002350
Sec.64          -0.0016409500   -0.0012383696   -0.0006617173   -0.00005280668    0.00042354939    0.0011721508    0.0018579966
Sec.128         -0.0022575471   -0.0018858823   -0.0008466965   -0.00005298436    0.00068616576    0.0014665900    0.0027616991

代码（注意空的第一行索引，指定所有行）

simplify2array(lapply(listOfIdenticalObjects,`[`,,"50%"))

输出

                     ListItem1        ListItem2        ListItem3        ListItem4         ListItem5
Sec.1           -0.00005253342   -0.00004673443    -0.0001112780   -0.00001870960    -0.00002051009
Sec.2           -0.00005251963   -0.00004663200    -0.0001112904   -0.00001878075     0.00000000000
Sec.4           -0.00005230263   -0.00004669297    -0.0001112780   -0.00001869911    -0.00002034403
Sec.8           -0.00005232452   -0.00004663635    -0.0001111296   -0.00001926096     0.00000000000
Sec.16          -0.00005290166   -0.00004668207    -0.0001109570    0.00000000000     0.00000000000
Sec.32          -0.00007836480    0.00000000000    -0.0001111667   -0.00001894496     0.00000000000
Sec.64          -0.00005280668    0.00000000000    -0.0001110926   -0.00001878305     0.00000000000
Sec.128         -0.00005298436    0.00004675191     0.0000000000   -0.00005582568     0.00001020502
于 2018-05-02T04:13:30.960 回答