List R中变量的条件列表选择和追加

假设我有一张这样的清单

i<-c(w=5,n="oes")
p<-c(w=9,n="ty",j="ooe")
mn<-list(i,p,i,p,i,p,i)

---

i要查找列表中每个元素的长度，请使用
length
包装在
sapply
中：

len <- sapply(mn, length)
len
[1] 2 3 2 3 2 3 2

使用子集和
as.data.frame
创建data.frame。但是这个data.frame将有一些随机的列名，因此我重命名列名：

df <- as.data.frame(mn[which(len==min(len))])
names(df) <- seq_len(ncol(df))
df
    1   2   3   4
w   5   5   5   5
n oes oes oes oes

df虽然不是很优雅，但它可能会起到以下作用：

maxlength <- max(sapply(mn,length))
## make a new list, with the "missing" entries replaced with "unknown"
mn2 <- lapply(mn,function(x)c(x,rep('unknown',maxlength - length(x))))
## convert to a data.frame
mn3 <- data.frame(matrix(unlist(mn2),nrow = 3))

然而，更好的做法是使用
NA
，而不是
“未知”
另一种可能性是：

all.names = unique( unlist( lapply( mn, names ) ) )
do.call( 'rbind', lapply( mn, function( r ) {
  data.frame( sapply( all.names, function( v ) r[ v ], simplify=F ) )
} ) )

其中：

   w   n    j
w  5 oes <NA>
w1 9  ty  ooe
w2 5 oes <NA>
w3 9  ty  ooe
w4 5 oes <NA>
w5 9  ty  ooe
w6 5 oes <NA>

which.min（len）
将比which（len==min（len））更有效。
。
all.names = unique( unlist( lapply( mn, names ) ) )
do.call( 'rbind', lapply( mn, function( r ) {
  data.frame( sapply( all.names, function( v ) r[ v ], simplify=F ) )
} ) )

   w   n    j
w  5 oes <NA>
w1 9  ty  ooe
w2 5 oes <NA>
w3 9  ty  ooe
w4 5 oes <NA>
w5 9  ty  ooe
w6 5 oes <NA>

sapply( all.names, function( v ) if( is.na( r[v] ) ) 'unknown' else r[v], simplify=F )