使用字符向量-R为命名数据帧的嵌套列表编制索引

我有一个命名数据帧的嵌套列表，如下所示：

mylist2 <- list(
  list(df1.a = data.frame(replicate(2,sample(0:1,5,rep=TRUE))), df2.b = data.frame(replicate(2,sample(0:1,5,rep=TRUE)))),
  list(df3.c = data.frame(replicate(2,sample(0:1,5,rep=TRUE))), df4.d = data.frame(replicate(2,sample(0:1,5,rep=TRUE)))),
  list(df5.e = data.frame(replicate(2,sample(0:1,5,rep=TRUE))), df6.f = data.frame(replicate(2,sample(0:1,5,rep=TRUE)))))

---

使用此字符向量从嵌套列表中提取这些数据帧的最有效方法是什么？测试仅显示第二个列表的名称，因此

nestedlist[test]

不起作用。

以下是一个可复制的示例，包括使用嵌套

列表的样本数据：

# Sample data
lst <- list(
    list(df1.a = 1, df2.b = 2),
    list(df3.c = 3, df4.d = 4),
    list(df5.e = 5, df6.f = 6))
test <- c("df1.a", "df5.e");

ret <- lapply(lst, function(x) x[names(x) %in% test])
ret[sapply(ret, length) > 0];
#[[1]]
#[[1]]$df1.a
#[1] 1
# 
# 
#[[2]]
#[[2]]$df5.e
#[1] 5

#示例数据
lst正如OP提到的，它是一个嵌套的
列表
，我们可以循环遍历初始的
列表
，然后使用
[

lapply(mylist2, '[', test)


或者使用
tidyverse

library(tidyverse)
map(mylist2, ~ .x %>% 
                   select(test))

更新
根据更新的数据集：

Filter(length, lapply(mylist2, function(x) x[intersect(test, names(x))]))

或者
mylist2[name（mylist2）%in%test]
，或者
mylist2[match（test，names（mylist2））]
还有：“所以像mylist2[test[1]]这样的东西是没有效率的”你怎么会这样想？噢，糟糕！我把我的示例问题简化得太多了。我实际上有一个数据帧列表。不知道如何简单地复制它，但问题是列表中的元素可能被命名为
[[5]]df1.a、[[5]]df2.b、[[6]]df3.c、[[6]]df4.d
，测试只生成嵌套列表的名称（例如，
df1.a
）。尝试使用
lappy（mylist2，['，test）
你能检查一下你的例子吗，因为我不确定这是不是模仿你的原创作品的data@akrun谢谢，现在编辑。：）非常感谢，很抱歉造成混淆。您的第一个和最后一个答案都很好。
Filter(length, lapply(mylist2, function(x) x[intersect(test, names(x))]))