跨列表组合对象答案

【问题标题】：Combining objects across a list跨列表组合对象
【发布时间】：2013-09-26 14:34:21
【问题描述】：

我有一个简单的问题。我有一个对象列表。每个对象都包含几个列表。在这变得太复杂之前，让我举例说明：

x = 一个列表

x[[1]] = 某个对象

x[[2]] = 另一个对象

...

x[[n]] = 另一个对象

正如我所说，每个对象都包含更多列表。但我对一个特定的列表感兴趣，我们称它为“a”。

x[[1]][[a]] = ('A': 1, 'B': 2, 'C': 3, ..., Z: 26)

对不起，类似于 python 的语法！我真的只是在学习 R。无论如何，我想做的是结合这些对象中保存的列表，然后取它们的中位数。为了更清楚地说明这一点，我想对所有“A”元素进行分组，然后取它们的中位数：

x[[1]][[a]][['A']], x[[2]][[a]][['A']], x[[3]][[a ]][['A']], ..., x[[n]][[a]][['A']]

同样，我想将所有 'B'、'C'、...、'Z' 元素分组并取它们的中位数...

x[[1]][[a]][['Z']], x[[2]][[a]][['Z']], x[[3]][[a ]][['Z']], ..., x[[n]][[a]][['Z']]

所以问题是最好的方法是什么？我花了几个小时试图弄清楚这一点！如果有人可以帮助我，那就太好了。

如果你想知道我实际上在做什么，基本上我有一个随机森林对象的列表 (x)。所以 x[[1]] 是第一个随机森林，x[[100]] 是第 100 个随机森林。每个随机森林都有一个预测值列表，这些预测值存储在例如x[[1]][['预测']]。每个预测列表都有一个与其预测值相关联的标签。我实际上想要做的是计算所有 100 个随机森林中每个标签的中值预测值。我想有效地做到这一点。在 Python 中，这很容易，但在 R 中我不太确定。无论如何，谢谢你的帮助！！！我真的很感激。

【问题讨论】：

使用类似lapply(yourList, "[", "predicted")
@a b，因为您是 SO 新手，您可能需要阅读 this 和 this。干杯。
谢谢安德烈！起初，这不起作用，但我最终得到了类似的东西： sapply(list, function(y) y[['predicted']])。

标签： r list coding-style statistics random-forest

【解决方案1】：

这是您可以做到的一种方法。这有点困难，因为您不能使用rapply 按列表元素的名称进行子集化（这令人沮丧）。但是您可以取消列出然后对名称进行子集化，然后采用 median 这样的方式...

# Make some reproducible data
set.seed(1)
l <- list( a = sample(10,3) , b = sample(10,3) , c = sample(10,3) )
ll <- list( l , l , l )

# Unlist - we get a named vector but all a's have unique names - e.g. a1 , a2... an
unl <- unlist(ll)
# a1 a2 a3 b1 b2 b3 c1 c2 c3 a1 a2 a3 b1 b2 b3 c1 c2 c3 a1 a2 a3 b1 b2 b3 c1 c2 c3 
#  3  4  5 10  2  8 10  6  9  3  4  5 10  2  8 10  6  9  3  4  5 10  2  8 10  6  9

# Subset by those elements that contian 'a' in their name
a.unl <- unl[ grepl("a",names(unl)) ]
# a1 a2 a3 a1 a2 a3 a1 a2 a3 
#  3  4  5  3  4  5  3  4  5 

#  Take median
median( a.unl )
# [1] 4

要遍历多个名称，试试这个...

sapply( c( "a" , "b" , "c" ) , function(x) median( unl[ grepl(x,names(unl) ) ] ) )
# a b c 
# 4 8 9

【讨论】：

@ab for 循环并不是很优雅（恕我直言）。它通常很慢。尝试编辑。
谢谢！它绝对有效。另一种解决方案是使用 sapply（上图）

【解决方案2】：

您可以对每个 A、B、C、... 使用一个简单的循环来做到这一点

x <- c()
for( i in 1:n ) x <- c( x, x[[i]][[a]][['A']] )
median(x)

【讨论】：

【解决方案3】：

用于创建顶级列表的示例数据x：

x <- replicate(3, list(a = as.list(setNames(sample(1:100, 26), LETTERS)),
                       b = runif(10)),
               simplify = FALSE)

首先，从每个列表中提取a：

a.only <- lapply(ll, `[[`, "a")

然后，要一次性计算所有 A 到 Z 中位数，请执行以下操作：

do.call(mapply, c(a.only, FUN = function(...) median(unlist(list(...)))))
#  A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K  L  M  N  O  P  Q  R  S  T  U  V  W  X  Y  Z 
# 55 59 41 21 93 72 65 74 51 42 87 25 60 40 13 77 35 31 92 51 57 37 87 67 29 46

如果子列表包含的项目比您需要的多，假设您只想计算 A、C、Z 上的中位数，请执行以下操作：

a.slices <- lapply(a.only, `[`, c("A", "C", "Z"))
do.call(mapply, c(a.slices, FUN = function(...) median(unlist(list(...)))))
#  A  C  Z 
# 55 41 46

【讨论】：