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我有一个嵌套列表：

>str(myNestedList)
List of 9
$ : num [1:33, 1:4] 42.84 36.49 12.17 27.64 4.33 ...
$ : num [1, 1:4] 61 NA NA NA
$ : num [1:27, 1:4] 6.63 NA NA NA 1.75 ...
$ : num [1:17, 1:4] 63.6 135.2 NA 31.9 NA ...
$ : num [1:5, 1:4] NA 19.6 42.4 22.3 41.7 ...
$ : num [1:45, 1:4] NA 20.3 12.1 78.4 343.9 ...
$ : num [1:13, 1:4] 47.1 14.3 130.6 12.2 28.2 ...
$ : num [1, 1:4] 315 NA NA NA
$ : num [1:65, 1:4] 21.16 5.31 13.1 3.23 25.77 ...

我想使用最后一个维度来索引嵌套列表，如下所示：

myOuputList <- list()
for(i in 1:4) {
  myOutputList[[i]] <- myFunction(myNestedList[[,]][,i])
}

请一位善良的灵魂解释为什么这不起作用以及如何解决它？

干杯，

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2 回答 2

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列表将[[使用 [,] 索引提取矩阵（不是列表），但您需要为函数提供一些可以使用的东西。（目前你不是。）所以如果你想要 4h 矩阵并且 i,j 值是 10 和 3 这将提供该值：

 myNestedList[[4]][10,3]

评估从左到右进行。包装在一个函数中，并从上下文中假设您只想要第 i 列（这有点令人困惑，因为i通常指的是行）：

 pull.ith.col.from.nth.mat <- function(lis, n, i) lis[[n]][ , i]
于 2013-07-13T22:44:31.813 回答
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R 中肯定有一些愚蠢的语法，重申其他人所说的话：

 a<-list()        #instantiates a 
 a[[1]]<-list()   #instantiates the first row of a 
 a[[1]][1]<-'col1'#puts values in the first row 
 a[[1]][2]<-'col2'
 a[[1]][3]<-'col3'
 a[[2]]<-list()   #Each row requires independent instantiation (if that's a word)
 a[[2]][1]<-'val1'
 a[[2]][2]<-'val2'
 a[[2]][3]<-'val3'
 print(a)

这种模式扩展到更高维的列表，

a <- list()
a[[1]]<-list()
a[[1]][[1]]<-list()          # When Assigning lists() to a location use [[]]
a[[1]][[1]][[1]]<-c(1,2,3)   # When Assigning vectors to a location use [[]]
a[[1]][[1]][2]<-7.2# some times you can get away with [] but sticking with [[]]
a[[1]][[1]]['key']<-'value'                         # seems to be the safe bet.
print(a)

'$' 和 [] 可用于访问特定索引处的列表，但整数索引必须用 [] 指定可能是安全的选择。

a <- list()
a[[1]] <- 'one'
a[['key']] <- 'value'
print (paste('a[1]  ::',a[1]))
print (paste('a[[1]]::',a[[1]]))
print (paste('a["key"]  ::',a["key"]))
print (paste('a$key::',a$key))# a$1 would cause an error with int indices
print (paste('a[["key"]]::',a[["key"]]))

双括号感觉没有必要，如果 list() 表现得更像 python {} 字典就好了，但是一旦你习惯了 [[]] 就会非常相似。() 你可以选择你自己的立场在 R 中做同样事情的方法，作为一个最近才开始接触它的人，我发现它通常很难阅读，但它是一种非常好的语言，而且这种麻烦可能是值得的。欣赏，~

于 2014-11-20T20:37:11.733 回答