R-嵌套列表的参数子集列表_R_List_Dplyr_Plyr

R-嵌套列表的参数子集列表

r list

R-嵌套列表的参数子集列表,r,list,dplyr,plyr,R,List,Dplyr,Plyr,我有一个包含嵌套列表的列表我想子集或创建一个新列表，根据指定的参数选择特定子集，详细信息如下： List_1 <- list(a = matrix(5,2), b = matrix(5,7), c = matrix(5,9), d = matrix(5,3)) List_2 <- list(a = matrix(7,3), b = matrix(7,7), c = matrix(7,1), d = matrix(7,9)) List_3 <- list(a = matrix(

我有一个包含嵌套列表的列表

我想子集或创建一个新列表，根据指定的参数选择特定子集，详细信息如下：

List_1 <- list(a = matrix(5,2), b = matrix(5,7), c = matrix(5,9), d = matrix(5,3))
List_2 <- list(a = matrix(7,3), b = matrix(7,7), c = matrix(7,1), d = matrix(7,9))
List_3 <- list(a = matrix(5,2), b = matrix(5,7), c = matrix(5,9), d = matrix(5,3))
List_4 <- list(a = matrix(5,2), b = matrix(5,7), c = matrix(5,9), d = matrix(5,3))
List_5 <- list(a = matrix(5,2), b = matrix(5,7), c = matrix(5,9), d = matrix(5,3))

List_tot <- list(List_1, List_2, List_3, List_4, List_5)

我想选择：

对于每个嵌套列表，仅选择列表/矩阵a、c和d

对于每个嵌套列表，选择两个行数最多的列表/矩阵

因此，

New\u List\u tot

的输出为：

内容如下：

[[1]]

[[1]]$a
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5

[[1]]$b
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5
[4,]    5
[5,]    5
[6,]    5
[7,]    5

[[1]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[1]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5


[[2]]
[[2]]$a
     [,1]
[1,]    7
[2,]    7
[3,]    7

[[2]]$b
     [,1]
[1,]    7
[2,]    7
[3,]    7
[4,]    7
[5,]    7
[6,]    7
[7,]    7

[[2]]$c
     [,1]
[1,]    7
...etc

[[1]]

[[1]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[1]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5
etc...

任何援助都会有帮助。我所有的尝试，尝试使用plyer和dplyr，但没有成功，而且非常困难。

我们可以使用

base R

来实现这一点。不需要软件包

lapply(List_tot, `[`, c("a", "c", "d"))

或者使用匿名函数

lapply(List_tot, function(x) x[c("a", "c", "d")])

如果我们需要前2个，

order

行数（

length

工作，因为它们是单列

矩阵

，因此行数等于元素总数，获取行数的有序向量的

名称

的

头

，并使用它来提取内部列表元素

lapply(List_tot, function(x) {
      x1 <- x[c("a", "c", "d")]
      v1 <- lengths(x1)
      x1[head(names(v1)[order(-v1)], 2)]
    })

lapply（列表，函数（x）{
x1我们可以使用base R
来实现这一点。不需要软件包
lapply(List_tot, `[`, c("a", "c", "d"))

或者使用匿名函数
lapply(List_tot, function(x) x[c("a", "c", "d")])


如果我们需要前2个，order
行数（length
工作，因为它们是单列矩阵
，因此行数等于元素总数，获取行数的有序向量的名称
的头
，并使用它来提取内部列表元素
lapply(List_tot, function(x) {
      x1 <- x[c("a", "c", "d")]
      v1 <- lengths(x1)
      x1[head(names(v1)[order(-v1)], 2)]
    })

lapply（列表，函数（x）{
x1在基数R中，您可以执行以下操作：
lapply(List_tot, 
   function(x) (y<-x[c("a", "c", "d")])[order(sapply(y, nrow), decreasing  = TRUE)[1:2]])

[[1]]
[[1]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[1]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5
 etc

lappy（列表），
函数（x）（y在基数R中，您可以执行以下操作：
lapply(List_tot, 
   function(x) (y<-x[c("a", "c", "d")])[order(sapply(y, nrow), decreasing  = TRUE)[1:2]])

[[1]]
[[1]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[1]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5
 etc

lappy（列表），
函数（x）（yUpdate）
对于第二个目标，您可以尝试
lapply(
  List_tot,
  function(lst) {
    head(lst[c("a", "c", "d")][order(-sapply(lst[c("a", "c", "d")], nrow))], 2)
  }
)

library(magrittr)
List_colfilter <- lapply(List_tot, function(i)i[c("a","c","d")])

longestlist <- function(l){
  maxr <- lapply(l,nrow) %>% unlist %>% max
  l2 <- lapply(l, function(x) if(nrow(x)==maxr) x else NA)
  for (n in names(l)){
    if (is.na(l2[n])){
      l2[n] <- NULL
    }
  }
  return(l2)
}
List_longfilter <- lapply(List_colfilter, longestlist)

给
[[1]]
[[1]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[1]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5


[[2]]
[[2]]$d
      [,1]
 [1,]    7
 [2,]    7
 [3,]    7
 [4,]    7
 [5,]    7
 [6,]    7
 [7,]    7
 [8,]    7
 [9,]    7

[[2]]$a
     [,1]
[1,]    7
[2,]    7
[3,]    7


[[3]]
[[3]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[3]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5


[[4]]
[[4]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[4]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5


[[5]]
[[5]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[5]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5



对于第一个目标，“对于每个嵌套列表，仅选择列表/矩阵a、c和d。”


第二个目标是“为每个嵌套列表选择行数最多的列表/矩阵”

使现代化
对于第二个目标，您可以尝试
lapply(
  List_tot,
  function(lst) {
    head(lst[c("a", "c", "d")][order(-sapply(lst[c("a", "c", "d")], nrow))], 2)
  }
)

library(magrittr)
List_colfilter <- lapply(List_tot, function(i)i[c("a","c","d")])

longestlist <- function(l){
  maxr <- lapply(l,nrow) %>% unlist %>% max
  l2 <- lapply(l, function(x) if(nrow(x)==maxr) x else NA)
  for (n in names(l)){
    if (is.na(l2[n])){
      l2[n] <- NULL
    }
  }
  return(l2)
}
List_longfilter <- lapply(List_colfilter, longestlist)

给
[[1]]
[[1]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[1]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5


[[2]]
[[2]]$d
      [,1]
 [1,]    7
 [2,]    7
 [3,]    7
 [4,]    7
 [5,]    7
 [6,]    7
 [7,]    7
 [8,]    7
 [9,]    7

[[2]]$a
     [,1]
[1,]    7
[2,]    7
[3,]    7


[[3]]
[[3]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[3]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5


[[4]]
[[4]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[4]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5


[[5]]
[[5]]$c
      [,1]
 [1,]    5
 [2,]    5
 [3,]    5
 [4,]    5
 [5,]    5
 [6,]    5
 [7,]    5
 [8,]    5
 [9,]    5

[[5]]$d
     [,1]
[1,]    5
[2,]    5
[3,]    5



对于第一个目标，“对于每个嵌套列表，仅选择列表/矩阵a、c和d。”


第二个目标是“为每个嵌套列表选择行数最多的列表/矩阵”

@akrun对步骤1（按列筛选）有一个清晰的答案。对于步骤2（按您可以尝试的行数筛选）
lapply(
  List_tot,
  function(lst) {
    head(lst[c("a", "c", "d")][order(-sapply(lst[c("a", "c", "d")], nrow))], 2)
  }
)

library(magrittr)
List_colfilter <- lapply(List_tot, function(i)i[c("a","c","d")])

longestlist <- function(l){
  maxr <- lapply(l,nrow) %>% unlist %>% max
  l2 <- lapply(l, function(x) if(nrow(x)==maxr) x else NA)
  for (n in names(l)){
    if (is.na(l2[n])){
      l2[n] <- NULL
    }
  }
  return(l2)
}
List_longfilter <- lapply(List_colfilter, longestlist)

库（magrittr）
List_colfilter@akrun对步骤1（按列筛选）有一个清晰的答案。对于步骤2，可以尝试按行数筛选
lapply(
  List_tot,
  function(lst) {
    head(lst[c("a", "c", "d")][order(-sapply(lst[c("a", "c", "d")], nrow))], 2)
  }
)

library(magrittr)
List_colfilter <- lapply(List_tot, function(i)i[c("a","c","d")])

longestlist <- function(l){
  maxr <- lapply(l,nrow) %>% unlist %>% max
  l2 <- lapply(l, function(x) if(nrow(x)==maxr) x else NA)
  for (n in names(l)){
    if (is.na(l2[n])){
      l2[n] <- NULL
    }
  }
  return(l2)
}
List_longfilter <- lapply(List_colfilter, longestlist)

库（magrittr）
谢谢你的反馈，你能解释一下吗？我的意思是（可能是我错了）。是否必须仅对选定的列表元素（即“a”、“c”、“d”）执行此操作，并返回一个，其中包含每个外部元素的最大行数lis@akrun好的，我明白你的意思。我认为这是两个独立的目标…谢谢你的信息，对于第二个目标，我正在尝试获得前两个行数最多的列表。我只是编辑d OP.@akrun好的，我更新了我的解决方案：）@akrun谢谢你的反馈，你能解释一下吗？我的意思是（可能是我错了）。是否必须仅对选定的列表元素（即“a”、“c”、“d”）执行此操作，并返回一个，其中包含每个外部元素的最大行数lis@akrun好的，我明白你的意思。我认为这是两个独立的目标…谢谢你的信息，对于第二个目标，我正在尝试获得前两个行数最多的列表。我只是编辑d OP.@akrun Okey，我更新了我的解决方案：）如果这些不是单列，那么nrow（）
会起作用吗？@jackkelly然后，我们需要一个带有sapply/lappy
的第二个循环，即v1如果这些不是单列，那么nrow（）
会起作用吗？@jackkelly然后，我们需要一个带有sapply/lappy
的第二个循环，即v1