Wie extrahiere ich die Werte von der einheitlichen Liste in R?

Zum Beispiel, wie bekomme ich einen Vektor der einzelnen und jede person, die das Alter in die Liste people unten:

> people = vector("list", 5)
> people[[1]] = c(name="Paul", age=23)
> people[[2]] = c(name="Peter", age=35)
> people[[3]] = c(name="Sam", age=20)
> people[[4]] = c(name="Lyle", age=31)
> people[[5]] = c(name="Fred", age=26)
> ages = ???
> ages
[1] 23 35 20 31 26

Gibt es ein äquivalent eines Python list comprehension oder etwas, um den gleichen Effekt?

InformationsquelleAutor c00kiemonster | 2011-08-02
  1. 17

    Können Sie sapply:

    > sapply(people, function(x){as.numeric(x[2])})
[1] 23 35 20 31 26
    • facepalms ich bin völlig missachtet *anwenden Zeug... Sehr hilfreich. Danke.
    InformationsquelleAutor tflutre
  2. 7

    Angesichts der Daten-Struktur, die Sie zur Verfügung gestellt, die ich benutzen würde sapply:

    sapply(people, function(x) x[2])

> sapply(people, function(x) x[2])
 age  age  age  age  age 
"23" "35" "20" "31" "26"

    Allerdings werden Sie feststellen, dass die Ergebnisse dieser sind Zeichendaten. 

    > class(people[[1]])
[1] "character"

    Ein Ansatz wäre, zu zwingen, zu as.numeric() oder as.integer() im Aufruf sapply.

    Alternativ - wenn Sie Flexibilität, wie Sie speichern die Daten in den ersten Platz, kann es sinnvoll sein, speichern Sie es als eine Liste von data.frames:

    people = vector("list", 5)
people[[1]] = data.frame(name="Paul", age=23)
people[[2]] = data.frame(name="Peter", age=35)
...

    Wenn du gehst, so weit zu gehen, können Sie auch wollen, betrachten Sie ein single-Daten.Rahmen für alle Ihre Daten:

    people2 <- data.frame(name = c("Paul", "Peter", "Sam", "Lyle", "Fred")
                      , age = c(23,35,20,31, 26))

    Kann es einige andere Grund, warum Sie nicht der Meinung dieser Ansatz das erste mal um, aber...

    • Ja, in diesem einfachen Beispiel ein Daten-frame ist wahrscheinlich besser. Aber die 'real' Beispiel ist viel komplizierter, so eine Liste ist eine bessere Passform. Trotzdem danke
    • das ist, was ich dachte, aber manchmal ist es leicht, zu übersehen, die scheinbar auf der Hand 🙂
    • +1 Für die Beratung auf R-ish, anstatt Pythonic, Daten-Strukturen. Auch, nur weil ich denke, es ist raffiniert: sapply(people, "[", 2).
    • was bedeutet das " [in der sapply nennen? Ich habe gesehen, dass notation vor, aber ich kann mich nicht wirklich daran erinnern, wo...
    • als eine Indizierung tool. Die Hilfe-Seite ist ziemlich nützlich und hat einige gute Infos in es ?'['. [[ und $ diskutiert es auch.
    • So [ ist eine Funktion; Typ ?"[" für mehr. So können Sie die 'extract element-Funktion' auf jedes element der people. 2 ist als ein zusätzliches argument übergeben, um [ über ... im sapply.
    • +1 @joran ' s Methode. Eine weitere option ist sapply(people,'[','age').

    InformationsquelleAutor Chase
  3. 1
    ages <- sapply(1:length(people), function(i) as.numeric(people[[i]][[2]]))
ages

    Ausgabe:

    [1] 23 35 20 31 26

    InformationsquelleAutor PeterVermont
  4. 0

    Alternativ zu den apply-Familie gibt es @Hadley ' s purrr - Paket bietet die map_-Funktionen für diese Art von job.

    (Es gibt ein paar Unterschiede zu den apply-Familie diskutierten zum Beispiel hier.)

    OPs Beispiel:

    people = vector("list", 5)
people[[1]] = c(name="Paul", age=23)
people[[2]] = c(name="Peter", age=35)
people[[3]] = c(name="Sam", age=20)
people[[4]] = c(name="Lyle", age=31)
people[[5]] = c(name="Fred", age=26)

    Den sapply Ansatz:

    ages_sapply <- sapply(people, function(x){as.numeric(x[2])})
print(ages_sapply)
[1] 23 35 20 31 26

    Und die map Ansatz:

    ages_map <- purrr::map_dbl(people, function(x){as.numeric(x[2])})
print(ages_map)
[1] 23 35 20 31 26

    Natürlich sind Sie identisch:

    identical(ages_sapply, ages_map)
[1] TRUE
    InformationsquelleAutor symbolrush
  5. 0

    Aber diese Frage ist ziemlich alt, ich würde gerne meine Annäherung an diese. Es ist durchaus möglich, zu tun mit der sapply als
    tflutre vorgeschlagen. Aber ich finde es intuitiver mithilfe der unlist Funktion:

    > ages <- unlist(people, use.names = F)[seq(2, 2 * length(people), 2)]
> ages
[1] "23" "35" "20" "31" "26"

    HINWEIS: die Multiplikation mit zwei in 2 * length(people) gibt es zwei Elemente gespeichert, die in der poeple Liste. Dies kann gemacht werden, allgemeineren, schreiben length(people[[1]]) * length(people)

    Hier unlist(people, use.names = F) Erträge

    [1] "Paul"  "23"    "Peter" "35"    "Sam"   "20"    "Lyle"  "31"    "Fred" 
[10] "26"

    und schneiden wir, dass Sie durch jedes andere element mit seq Befehl.

    InformationsquelleAutor CermakM
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