R 使用Lappy创建一个新的数据帧列表，用于总结网络分析

我有一个数据列表，其中包含数据帧形式的网络。我想做的是执行一个函数，该函数计算多个网络属性并将它们存储在新的数据帧列表中

例如：

#Create example matrices for network analysis
A = matrix( c( NA, 1, 0, 3, 1, NA, 4, 3, 1, 0, NA, 3, 1, 1, 0, NA ), nrow = 4, ncol = 4)
B = matrix( c( NA, 2, 3, 0, 4, NA, 3, 1, 0, 3, NA, 2, 0, 2, 1, NA ), nrow = 4, ncol = 4)
C = matrix( c( NA, 0, 0, 1, 2, NA, 0, 5, 1, 2, NA, 0, 3, 3, 0, NA ), nrow = 4, ncol = 4)

#transform into dataframes as this is the form they are in within my list
A <- as.data.frame(A)
B <- as.data.frame(B)
C <- as.data.frame(C)

colnames(A) <- letters[1:4]
colnames(B) <- letters[1:4]
colnames(C) <- letters[1:4]

#create list of matrices
my_list <- list(A, B, C)

#install igraph for network analysis
install.packages("igraph")
library(igraph)

network.A <- network.summary(A)

我想要的是一个包含像这样的数据帧的列表。但是，当我尝试在这个列表中执行这个函数时，它似乎只创建了一个空白列表，使用下面的代码没有错误消息

network.properties <- lapply(names(my_list), function(x) network.summary(my_list[[x]]))

---

network.properties使用apply的想法很好！然而，你的第一个论点是错误的
my_list
是一个未命名的列表，这意味着
names（my_list）
将返回
NULL
。有几种方法可以解决此问题：

说出你的名单，例如，
my_list=c（a=a，b=b，c=c）
实际上，如果将
列表应用于
lappy（）
，那么它将把您提供的函数应用于列表中的每个元素。这还意味着您不需要将
my_list[[x]]
添加到提供的函数中，因为提供的函数已经应用于列表中的每个元素，即存在的
my_list[[x]
。因此，您只需在
network.summary（）
中编写
x

                    a    b         c   d
centrality  7.0000000 7.00 5.0000000 7.0
closeness   0.3333333 0.25 0.1666667 0.2
betweenness 1.0000000 2.00 0.0000000 0.0

network.properties <- lapply(names(my_list), function(x) network.summary(my_list[[x]]))

my_list <- list(a = A, b = B, c = C)
(network.properties <- lapply(names(my_list), function(x) network.summary(my_list[[x]])))
#> [[1]]
#>                     a    b         c   d
#> centrality  7.0000000 7.00 5.0000000 7.0
#> closeness   0.3333333 0.25 0.1666667 0.2
#> betweenness 1.0000000 2.00 0.0000000 0.0
#> 
#> [[2]]
#>                     a         b         c         d
#> centrality  5.0000000 8.0000000 7.0000000 6.0000000
#> closeness   0.1111111 0.1428571 0.1428571 0.1666667
#> betweenness 0.0000000 3.0000000 0.0000000 1.0000000
#> 
#> [[3]]
#>                a         b   c         d
#> centrality  6.00 6.0000000 4.0 6.0000000
#> closeness   0.25 0.1428571 0.2 0.1666667
#> betweenness 2.00 0.0000000 0.0 1.0000000

(network.properties <- lapply(my_list, function(x) network.summary(x)))
#> $a
#>                     a    b         c   d
#> centrality  7.0000000 7.00 5.0000000 7.0
#> closeness   0.3333333 0.25 0.1666667 0.2
#> betweenness 1.0000000 2.00 0.0000000 0.0
#> 
#> $b
#>                     a         b         c         d
#> centrality  5.0000000 8.0000000 7.0000000 6.0000000
#> closeness   0.1111111 0.1428571 0.1428571 0.1666667
#> betweenness 0.0000000 3.0000000 0.0000000 1.0000000
#> 
#> $c
#>                a         b   c         d
#> centrality  6.00 6.0000000 4.0 6.0000000
#> closeness   0.25 0.1428571 0.2 0.1666667
#> betweenness 2.00 0.0000000 0.0 1.0000000