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r - R - 应用于列表的深层嵌套元素

问题描述

我有一个存储测量值的大列表（其他 lapply() 运行的产品）。我现在想收集这些测量值并计算中位数/平均值/标准差等，但我不知道如何访问它们。这个列表的结构是这样的：

foo[[i]][[j]][[k]][[1]]
foo[[i]][[j]][[k]][[2]]$bar

我想不出一个函数会返回例如 $bar 的平均值（但不是 $x 的平均值）并保持索引 i、j、k 的值的关系。

可以使用以下 R 代码生成示例列表：

library(purrr)

metrics <- function(y){

tt10r <- median(y)
list(y, flatten(list(bar = tt10r)))
}


example_list <- list()
for (i in 1:10)
{
  v <- list()
  for (j in 1:10)
  {
    w <- 1:10
    v[j] <- list(w)  
  }
example_list[[i]] <- v
}

foo <- list()
for (i in 1:length(example_list))
{
  u <- list()  
  values <- list()
  for (j in 1:length(example_list[[i]]))
  {
    u[[j]] <- lapply(example_list[[i]][[j]], function(x) mean(x))
    values[[j]] <- lapply(u[[j]], function(x) metrics(x))
  }
foo[[i]] <- values  
}

标签： rlistlapply

解决方案

以下代码运行良好，但我不确定它是否有效（循环！）。给出预期的结果：

final <- matrix(nrow = tail(cumsum(unlist(lapply(foo, function(x) lengths(x) -2))), n=1), ncol = 3) 
final <- data.frame(final)
j=1
i=1

all_js <- c(0, cumsum(lengths(foo)))

starts <- c(0, cumsum(unlist(lapply(foo, function(x) lengths(x) -2)))) + 1
ends <- c(0, cumsum(unlist(lapply(foo, function(x) lengths(x) -2))))

for (i in 1:length(foo))
{
  a <- foo[[i]]

  for (j in 1:length(a))
  {
    b <- a[[j]]

    data <- unlist(lapply(lapply(b[1], '[', 2), '[[', 1))

    for (k in 2:c(length(b)-2))
    {
      data <- rbind(data,unlist(lapply(lapply(b[k], '[', 2), '[[', 1)))
    }    
    row.names(data) <- NULL
    colnames(final) <- c("i", "j", colnames(data))

    first <- starts[all_js[i] + j]
    last <-  ends[all_js[i] + j+1]

    final[first:last,] <- data.frame(cbind(i = i, j = j, data))
  }    
}

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