r 新手，希望找到一种优雅的方法来解决看似简单的问题。问题的背景如下：我在滚动时间段为一组公司运行回归。我将每个回归的摘要存储在列表列表中。所以，例如：
results[[i]][[t]] = summary(lm(y~x))，其中y 和x 是公司i 在时间t 的关联向量。我想从results 中提取像sigma 这样的矩阵：
sigma[i,t] = results [[i]] [[t]]$sigma
显然我可以用嵌套循环来做到这一点，但似乎必须有一种简单的方法来一步提取这个矩阵，比如 lapply、sapply 等。我在整个网络和这个博客上都看到了类似的问题，但无法正确地使它们适应这个问题。另一个转折是结果中的一些条目是“空”，当特定公司在特定时间没有足够的数据来运行回归时，就会发生这种情况。
任何帮助或指导将不胜感激。
【问题讨论】：
您可以使用lapply 和do.call：
首先创建一些示例数据：
results <- list()
for (i in 1:5){
results[[i]] <- list()
for (t in 1:3){
x <- sample(10)
y <- sample(10)
results[[i]][[t]] <- summary(lm(x~y))
}
}
然后使用 sigmas 创建新矩阵：
sigma <- do.call(rbind, lapply(results, function(x)lapply(x, function(y)y$sigma)))
colnames(sigma) <- paste("t", 1:ncol(sigma), sep="")
rownames(sigma) <- paste("c", 1:nrow(sigma), sep="")
矩阵如下：
> sigma
t1 t2 t3
c1 2.302831 3.201325 3.154122
c2 3.066436 3.179956 3.146427
c3 2.752409 3.189946 2.819306
c4 3.211249 3.210777 2.983795
c5 3.179956 3.179956 2.340034
【讨论】：
或者其他方式：
sigma <- apply(simplify2array(results),1:2,function(v)v[[1]]$sigma)
【讨论】：
还有另外几种方法，为什么不...
## seed used to generate data
set.seed(1)
sigs <- unlist(results)
sigma <- sigs[ names(sigs) %in% "sigma"]
sigma <- matrix(sigma , length( results ) )
# [,1] [,2] [,3]
#[1,] 3.206527 2.797726 3.100342
#[2,] 3.208417 3.138230 3.138230
#[3,] 2.819306 3.138230 3.201325
#[4,] 3.179956 3.209833 3.194218
#[5,] 2.983795 2.652614 3.174233
感谢@user1981275 提供了一些可重现的数据。
时间以列为单位。
lapply 的一个变体是使用 sapply，因为它的返回值已经是您需要的形式：
t(sapply( results , function(x) sapply( x , function(y) y$sigma ) ) )
# [,1] [,2] [,3]
#[1,] 3.206527 2.797726 3.100342
#[2,] 3.208417 3.138230 3.138230
#[3,] 2.819306 3.138230 3.201325
#[4,] 3.179956 3.209833 3.194218
#[5,] 2.983795 2.652614 3.174233
【讨论】：