目标
给定一个列表列表，我的目标是反转它的结构（R 语言）。
所以，我想把嵌套列表的元素变成第一层列表的元素。
可能一个例子更好地说明了我的目的。鉴于：
z <- list(z1 = list(a = 1, b = 2, c = 3), z2 = list(b = 4, a = 1, c = 0))
我想要一个等效于后续 R 对象的输出：
o <- list(a = list(z1 = 1, z2 = 1), b = list(z1 = 2, z2 = 4), c = list(z1 = 3, z2 = 0))
解决方案
我的解决方案
我创建了自己的解决方案，我附在下面，但如果有更好的，请告诉我。
revert_list_str_1 <- function(ls) {
res <- lapply(names(ls[[1]]), function(n, env) {
name <- paste(n, 'elements', sep = '_')
assign(name, vector('list', 0))
inner <- sapply(ls, function(x) {
assign(name, c(get(name), x[which(names(x) == n)]))
})
names(inner) <- names(ls)
inner
})
names(res) <- names(ls[[1]])
res
}
执行str(revert_list_str_1(z))我得到后续的输出，对应我想要的。
List of 3
$ a:List of 2
..$ z1: num 1
..$ z2: num 1
$ b:List of 2
..$ z1: num 2
..$ z2: num 4
$ c:List of 2
..$ z1: num 3
..$ z2: num 0
但正如我所说，我想调查（并了解）一个更优雅和动态的解决方案的存在。
事实上，我的解决方案只有在所有嵌套列表都具有相同名称（也以不同顺序）的情况下才能完全工作。这是因为names(ls[[1]]). 我还要指出，它只对 2 个级别的列表起作用，就像报告的那样。
那么，您知道其他更具动态性的解决方案吗？rapply和/或Filter函数对这项任务有用吗？
结束编辑1。
建议解决方案的分析
我已经对建议的解决方案进行了一些分析，谢谢大家！. 分析包括验证所有功能的以下几点：
- 接受的类（嵌套列表元素）
- 如果存在具有不同类型的元素（如果它们是原子的），则类型也会保留
- 保留的元素中包含的对象（例如矩阵）
- 考虑的列（对于列，我指的是嵌套列表的名称）
- 不常见的列被忽略（在这种情况下，分类“不”被积极理解）
- 保留不常见的列
- 当列不匹配时它也有效（仅基于第一个嵌套列表的名称）
在所有这些情况下，除了第 2.1 点之外，“是”的分类都被积极理解。
这是我考虑过的所有功能（评论与上面提到的分析项目有关）：
# yes 1.1
# yes 1.2
# yes 2.1, not 2.2, not 2.3
revert_list_str_1 <- function(ls) { # @leodido
# see above
}
# not 1.1
# not 1.2
# not 2.1, not 2.2, not 2.3
revert_list_str_2 <- function(ls) { # @mnel
# convert each component of list to a data.frame
# so rbind.data.frame so named elements are matched
x <- data.frame((do.call(rbind, lapply(ls, data.frame))))
# convert each column into an appropriately named list
o <- lapply(as.list(x), function(i, nam) as.list(`names<-`(i, nam)), nam = rownames(x))
o
}
# yes 1.1
# yes 1.2
# yes 2.1, not 2.2, yes 2.3
revert_list_str_3 <- function(ls) { # @mnel
# unique names
nn <- Reduce(unique, lapply(ls, names))
# convert from matrix to list `[` used to ensure correct ordering
as.list(data.frame(do.call(rbind,lapply(ls, `[`, nn))))
}
# yes 1.1
# yes 1.2
# yes 2.1, not 2.2, yes 2.3
revert_list_str_4 <- function(ls) { # @Josh O'Brien
# get sub-elements in same order
x <- lapply(ls, `[`, names(ls[[1]]))
# stack and reslice
apply(do.call(rbind, x), 2, as.list)
}
# not 1.1
# not 1.2
# not 2.1, not 2.2, not 2.3
revert_list_str_5 <- function(ls) { # @mnel
apply(data.frame((do.call(rbind, lapply(ls, data.frame)))), 2, as.list)
}
# not 1.1
# not 1.2
# not 2.1, yes 2.2, yes 2.3
revert_list_str_6 <- function(ls) { # @baptiste + @Josh O'Brien
b <- recast(z, L2 ~ L1)
apply(b, 1, as.list)
}
# yes 1.1
# yes 1.2
# not 2.1, yes 2.2, yes 2.3
revert_list_str_7 <- function(ll) { # @Josh O'Brien
nms <- unique(unlist(lapply(ll, function(X) names(X))))
ll <- lapply(ll, function(X) setNames(X[nms], nms))
ll <- apply(do.call(rbind, ll), 2, as.list)
lapply(ll, function(X) X[!sapply(X, is.null)])
}
注意事项
由此分析得出：
- 函数
revert_list_str_7并且在嵌套列表的名称方面revert_list_str_6是最灵活的 - 函数
revert_list_str_4，revert_list_str_3后面是我自己的函数是否足够完整，取舍不错。 - 绝对函数中最完整
revert_list_str_7的是.
基准
为了完成这项工作，我microbenchmark在这 4 个函数上做了一些小基准测试（使用 R 包）（每个基准测试的时间 = 1000 ）。
基准 1
输入：
list(z1 = list(a = 1, b = 2, c = 3), z2 = list(a = 0, b = 3, d = 22, f = 9)).
结果：
Unit: microseconds
expr min lq median uq max
1 func_1 250.069 467.5645 503.6420 527.5615 2028.780
2 func_3 204.386 393.7340 414.5485 429.6010 3517.438
3 func_4 89.922 173.7030 189.0545 194.8590 1669.178
4 func_6 11295.463 20985.7525 21433.8680 21934.5105 72476.316
5 func_7 348.585 387.0265 656.7270 691.2060 2393.988
获胜者：revert_list_str_4。
基准 2
输入：
list(z1 = list(a = 1, b = 2, c = 'ciao'), z2 = list(a = 0, b = 3, c = 5)).
revert_list_str_6排除，因为它不支持不同类型的嵌套子元素。
结果：
Unit: microseconds
expr min lq median uq max
1 func_1 249.558 483.2120 502.0915 550.7215 2096.978
2 func_3 210.899 387.6835 400.7055 447.3785 1980.912
3 func_4 92.420 170.9970 182.0335 192.8645 1857.582
4 func_7 257.772 469.9280 477.8795 487.3705 2035.101
获胜者：revert_list_str_4。
基准 3
输入：
list(z1 = list(a = 1, b = m, c = 'ciao'), z2 = list(a = 0, b = 3, c = m)).
m是一个 3x3 整数矩阵，并revert_list_str_6再次被排除在外。
结果：
Unit: microseconds
expr min lq median uq max
1 func_1 261.173 484.6345 503.4085 551.6600 2300.750
2 func_3 209.322 393.7235 406.6895 449.7870 2118.252
3 func_4 91.556 174.2685 184.5595 196.2155 1602.983
4 func_7 252.883 474.1735 482.0985 491.9485 2058.306
获胜者：revert_list_str_4。再次！
结束编辑2。
结论
首先：感谢所有人，出色的解决方案。
在我看来，如果您事先知道您的列表将具有相同名称的嵌套列表，则reverse_str_4作为性能和对不同类型支持的最佳折衷方案是赢家。
最完整的解决方案是，revert_list_str_7尽管完全的灵活性导致性能平均下降约 2.5 倍reverse_str_4（如果您的嵌套列表具有不同的名称，则很有用）。