R - 如何根据条件向量对存储在列表中的所有数据帧进行子集化

Question

这是我第一次在这里提问，所以如果我需要改变我这样做的方式，请告诉我。我已经找了一段时间了，但我找不到我需要的东西。

我有一个包含 3 个数据框的列表。它们具有相同的结构（变量），但观察次数不同。我想根据存储在向量中的几个条件，为列表中的每个数据帧获取几个子集。

因此，如果我有 5 个条件，我需要为列表中的 3 个数据帧中的每一个获取这些数据帧的 5 个子集，因此总共 15 个。

例如：

df1 <-data.frame(replicate(3,sample(0:10,10,rep=TRUE)))
df2 <-data.frame(replicate(3,sample(0:10,7,rep=TRUE)))
df3 <-data.frame(replicate(3,sample(0:10,8,rep=TRUE)))

my_list <- list(df1, df2, df3)

conditions <- c(2, 5, 7, 4, 6)

我知道如何使用 lapply 对其中一种条件进行子集化

list_subset <- lapply(my_list, function(x) x[which(x$X1 == conditions[1]), ])

但我想对向量条件中的所有值都这样做。 我希望这是有道理的。

Answer 1

再次申请，这次是在条件上：

df1 <-data.frame(replicate(3,sample(0:10,10,rep=TRUE)))
df2 <-data.frame(replicate(3,sample(0:10,7,rep=TRUE)))
df3 <-data.frame(replicate(3,sample(0:10,8,rep=TRUE)))

my_list <- list(df1, df2, df3)

conditions <- c(2, 5, 7, 4, 6)

list_subset <- lapply(my_list, function(x) x[which(x$X1 == conditions[1]), ])

#One Way, Conditions on first list
list.of.list_subsets <- lapply(conditions,function(y){
  lapply(my_list, function(x) x[which(x$X1 == y), ])
})
#The other way around
list.of.list_subsets2 <- lapply(my_list,function(x){
  lapply(conditions, function(y) x[which(x$X1 == y), ])
})

Answer 2

一种选择是使用%in% 过滤，然后根据“X1”列使用split

lapply(my_list, function(x) {x1 <- subset(x, X1 %in% conditions); split(x1, x1$X1)})