将列表中的每个元素填充到R中的特定长度

这里有一个简单的r问题，基本上与正确理解列表语法有关。我将一系列矩阵加载到一个列表中（在一些初步计算之后），然后我想对其进行一些基本的块平均。我的基本工作流程如下：

test1[newlength] <- NA

1） 将列表中包含的每个向量舍入为一个整数，该整数对应于我感兴趣的平均块数

2） 将列表中的每个向量填充到此新长度

3） 将列表中的每个矩阵转换为一个新的矩阵，然后我将对其应用colmeans忽略NA

这个非常基本的工作流程遵循此处所示的向量的简单方法：

然而，我有一个向量列表，而不仅仅是一个向量。例如，对于两个块：

test1 <- list(a=c(1,2,3,4), b=c(2,4,6,8,10), c=c(3,6))
# Round up the length of vector the to the nearest 2
newlength <-  lapply(test1, function(x) {ceiling(length(x)/2)*2})

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test1有很多方法可以解决您的问题，但我认为有两个重要的改进需要改进。第一种方法是在对lappy（）的单个调用中完成所有这一切。另一个主要问题是调用中没有返回错误的函数（）的实际return（）值（很抱歉，在平板电脑上，很难复制和粘贴）。所以，您可以填充“x”，但您告诉函数（）返回什么呢？没什么

如果我理解正确，这里有一个解决方案可以实现这两个目的：

lapply(test1, function(x){
  newlength <- ceiling(length(x)/2)*2
  if(newlength!=length(x)){x[newlength] <- NA}
  colMeans(matrix(x, nrow=2), na.rm=TRUE)
})

lappy（test1，函数（x）{
newlength听起来你想要：

mapply(function(x,y) {
     # x[y] <- NA # OP's proposed strategy
     length(x) <- y # Roland's better suggestion
     return(x)
     }, test1, newlength)

mapply（函数（x，y）{
#x[y]Hi Peter，基本上是这样的，谢谢，但是在我的例子中，我注意到了奇怪的行为，当单个向量已经是整数的倍数时，我想对其进行块平均。例如，在这个例子中，使用test1和块平均2，test1$a的结果（即c（1,2,3,4））是1.5和3.0，我希望我的输出是（3+4）/2=3.5。好吧，我没有抓住要点-如果不是偶数个元素，你只想用NAs填充。我已经用大锤（见上文）修复了它；但可能有一个更优雅的解决方案。填充的更安全方法是
length（x）
# Convert to a matrix with 2 rows
test1 <- matrix(test1, nrow=2)
# Take the means of the columns, and ignore any NA's
colMeans(test1, na.rm=TRUE)

lapply(test1, function(x){
  newlength <- ceiling(length(x)/2)*2
  if(newlength!=length(x)){x[newlength] <- NA}
  colMeans(matrix(x, nrow=2), na.rm=TRUE)
})

mapply(function(x,y) {
     # x[y] <- NA # OP's proposed strategy
     length(x) <- y # Roland's better suggestion
     return(x)
     }, test1, newlength)