如何从R中的统一列表中提取值？

Question

例如，如何获取每个在下面的列表people向量和每个人的年龄：

> 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 

是否有一个Python列表理解或东西的效果相同的等效？

Answer 1

您可以使用sapply：

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

Answer 2

给你提供的数据结构，我会用sapply：

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

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

但是，你会发现，这样做的结果是字符数据。

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

一种方法是强迫到as.numeric()或as.integer()在调用sapply。

或者 - 如果你有灵活性，对你如何存储在首位的数据，它可能是有意义的，将其存储为data.frame个清单：

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

如果你要去那么远，你可能还需要考虑您的所有数据的单一data.frame：

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

可能有一些其他的原因，你没有考虑这种做法在第一时间围绕虽然...

Answer 3

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

输出：

[1] 23 35 20 31 26

Answer 4

可选地到apply -family有@哈德利的purrr package它提供了map_ -functions对于这种工作。

（有到apply例如here - 家庭讨论的一些区别。）

OP的例子：

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) 

的sapply方法：

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

而且map方法：

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

当然，他们是相同的：

identical(ages_sapply, ages_map) 
[1] TRUE