我正在开发a function that parses a nested list。不幸的是,由于原始数据的性质,我无法想象如何绕过这样做。函数中的最后三位代码吓了我一下,但他们确实完成了工作。在这里,他们是:解析嵌套列表的元素的更有效方法
mkList <- lapply(rec, function(x){
lapply(regex, function(y) grep(y, x, value = TRUE)) })
rem <- lapply(mkList, function(x){
lapply(x, function(y) sub("[a-z]+,", "", y)) })
lapply(rem, read.as.csv)
是的,你是正确的看到的是,这是对lapply
连续5个电话。是的,你猜对了,read.as.csv
还呼吁lapply
,使一个小重复的例子,考虑嵌套列表x
和下一个“双” lapply
块。结果正是我想要的,但我很好奇
是否有更好,更有效的方法将函数应用于嵌套列表的内部列表?
内部列表元素是不同字符串长度的csv向量。
> (x <- list(list(a = c("a,b,c", "d,e,f"),
b = c("1,2,a,b,c,d", "3,4,e,f,g,h"))))
# [[1]]
# [[1]]$a
# [1] "a,b,c" "d,e,f"
#
# [[1]]$b
# [1] "1,2,a,b,c,d" "3,4,e,f,g,h"
> lapply(x, function(y){
lapply(y, function(z) do.call(rbind, strsplit(z, ",")))
})
# [[1]]
# [[1]]$a
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] "a" "b" "c"
# [2,] "d" "e" "f"
#
# [[1]]$b
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,] "1" "2" "a" "b" "c" "d"
# [2,] "3" "4" "e" "f" "g" "h"
你在找'rapply'吗? 'rapply(x,function(y)do.call(rbind,strsplit(y,“,”,TRUE)),how =“replace”)'。 – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1
@AnandaMahto,你正在成为我深夜问问题的原因。哈哈 –