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andre.g
Asked: 2024-11-06 02:47:16 +0800 CST

如何使用 R 的特性垂直/按行遍历基本 R 列表

  • 772

我是 R 的新手，在家庭作业中，我们必须从列表中提取每列的第一个元素并将它们相加。我当前的代码似乎运行良好，但感觉我没有使用 R 的固有特性来有效地处理列表。（相反，感觉我只是在应用我在 Java 中学到的方法来处理列表）我有一个列表： mylist <- list(points_ex1=c(15,18,12), points_ex2=c(9,16,8), points_ex3=c(83,95,39)) 我试图分别对每个向量的第一个/第二个/第三个值求和。对于第一列，这将导致 15+9+83=107

目前，我正在使用两个嵌套的 for 循环来遍历列表，然后将每个元素附加到一个临时向量，再将其总和附加到总点数的向量。

total_points <- NULL #object to append total scores to
for (i in 1:3){
  temp <- NULL #object to append points to
  for (j in 1:3){
    temp <- append(temp, mylist[[j]][i]) #appending the i-th element of each test score vector, before appending that sum
                                         #to the total_points vector and continuing with the next row
  }
  total_points <- append(total_points, sum(temp))
}

这按预期工作，但感觉它没有使用任何有用的 R 特性（例如像 这样的函数sapply()）。 有什么好的选择可以改进此代码吗？

这是我在这里的第一个问题，如果我违反了本网站的任何惯例/网络规则，请告诉我！谢谢。

4 个回答

  1. Best Answer

    当列表项的长度都相同时，通常更容易将它们作为数据框。我会这样做

    mylist |>
  as.data.frame() |>
  rowSums()
# [1] 107 129  59

    如果您不想依赖于可转换为数据框的列表，而是想提取i每个项目的第个元素并对其进行求和，那么我会这样做：

    i = 1
sapply(mylist, "[", i) |>  ## extract `i`th element 
  sum()                    ## and sum
# [1] 107

    然后您可以重复此操作以获得i您想要的任何值。

    • 4

  2. 解决你的问题的一种方法：

    rowSums(simplify2array(mylist))
# [1] 107 129  59
    • 1

  3. 在代码高尔夫的意义上，我想补充一下

    > rowSums(list2DF(mylist))
[1] 107 129  59
    • 1

  4. 有 n+1 个解决方案。对于数据操作，最好使用 data.frame/tibble。可能的方法：

    mylist <- list(points_ex1=c(15,18,12), points_ex2=c(9,16,8), points_ex3=c(83,95,39))

mylist |>
  as.data.frame()
#>   points_ex1 points_ex2 points_ex3
#> 1         15          9         83
#> 2         18         16         95
#> 3         12          8         39

    但我们可以稍微重新排列一下列/行：

    mylist |>
  as.data.frame() |>
  dplyr::mutate(n = dplyr::row_number()) |>
  tidyr::pivot_longer(c(1:3)) |>
  dplyr::group_by(n) |>
  dplyr::reframe(sum(value))
#> # A tibble: 3 × 2
#>       n `sum(value)`
#>   <int>        <dbl>
#> 1     1          107
#> 2     2          129
#> 3     3           59

    事实上，每一个能得到正确结果的解决方案都是正确的。这只是计算效率/代码可读性和可重复性的问题。

    创建于 2024-11-05，使用reprex v2.1.0

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