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我有一个非嵌套列表（非常简单）。有些元素是 NA，但可以用同一列表中的其他元素替换。我可以使用全局赋值运算符来实现这一点<<-。但是我正在尝试学习更好的实践（因为这似乎在notes为 CRAN 编译包时给了我）。问题：

  1. 我可以在没有全局分配的情况下实现这一目标吗？
  2. 如果不是，我该如何assign正确使用（我的方法似乎制作了同一数据集的一堆副本，并且可能会遇到内存问题）。

我已经尝试分配，但它不起作用。我也尝试在lapply没有全局分配的情况下使用，但我只能返回最后一个元素，而不是替换每个元素的列表。

这是问题所在：

#Fake Data
L1 <- lapply(1:3, function(i) rnorm(1))
L1[4:5] <- NA
names(L1) <- letters[1:5]

#items to replace and their replacements (names of elements to replace)
nulls <- names(L1[sapply(L1, function(x) is.na(x))])
replaces <- c("b", "a")

#doesn't work (returns only last element)
lapply(seq_along(nulls), function(i) {
    L1[[nulls[i]]] <- L1[[replaces[i]]]
    return(L1)
})

#works but considered bad practice by many
lapply(seq_along(nulls), function(i) {
    L1[[nulls[i]]] <<- L1[[replaces[i]]]
})

#does not work (I try L1[["d"]] and still get NA)
lapply(seq_along(nulls), function(i) {
    assign(paste0("L1[[", nulls[i], "]]"), L1[[replaces[i]]], envir = .GlobalEnv)
})

#also bad practice bu I tried
lapply(seq_along(nulls), function(i) {
    assign(paste0("L1$", nulls[i]), L1[[replaces[i]]], envir = .GlobalEnv)
})

#This works but it feels like we're making a ton of copies of the same data set
lapply(seq_along(nulls), function(i) {
    L1[[nulls[i]]] <- L1[[replaces[i]]]
    assign("L1", L1, envir = .GlobalEnv)
})

最终，我想在没有全局分配的情况下执行此操作，但如果不是，那么对于 CRAN 构建包的最佳实践是什么。

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有一个replace功能可以为您执行此操作：

replace(L1, match(nulls, names(L1)), L1[match(replaces, names(L1))])

您也可以使用稍微简单which(is.na(L1))的，而不是match(nulls, names(L1))

于 2013-01-14T15:47:18.723 回答
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为了完整起见，这里是哈德利对 for 循环的建议，因为一些类似的情况不允许使用replace：

for(i in seq_along(a[!apps])){
    L1[[nulls[i]]] <- L1[[replaces[i]]]
}
于 2013-01-16T17:52:49.197 回答