lapply函数/在R中对列表的循环嵌套

Question

我知道这个主题在SO上出现了几次，但是示例通常更加复杂，我想要得到一个关于这种简单情况的答案（或一组可能的解决方案）。我仍然在学习R和编程。因此，在这里，我想使用lapply函数或一个简单的循环来处理data列表，该列表是由三个向量列表组成的列表。

data1 <- list(rnorm(100),rnorm(100),rnorm(100))
data2 <- list(rnorm(100),rnorm(100),rnorm(100))
data3 <- list(rnorm(100),rnorm(100),rnorm(100))

data <- list(data1,data2,data3)

现在，我想要获得每个向量的平均值列表。结果将是一个包含三个元素（列表）的列表。

我只知道如何获取一组向量的结果列表，但是对于每个向量的平均值列表，我不确定该怎么做。

for (i in 1:length(data1)){
        means <- lapply(data1,mean)
}

或者使用：

lapply(data1,mean)

而我知道如何使用rapply获取所有的均值：

rapply(data,mean)

问题是rapply不会保持列表结构。希望能得到帮助并可能一些提示/解释。

- MIH

Answer 1

我们可以使用嵌套的lapply/sapply函数循环遍历列表中的列表。

 lapply(data, sapply, mean)

它也可以写作

 lapply(data, function(x) sapply(x, mean))

或者如果您需要带有 list 结构的输出，可以使用嵌套的 lapply

 lapply(data, lapply, mean)

或者使用rapply函数，我们可以使用参数how来得到我们想要的输出。

  rapply(data, mean, how='list')

如果我们使用 for 循环，可能需要创建一个对象来存储结果。

  res <- vector('list', length(data))
  for(i in seq_along(data)){
    for(j in seq_along(data[[i]])){
      res[[i]][[j]] <- mean(data[[i]][[j]])
    }
   }

- akrun

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哇，这太棒了（但对我来说有些不直观，因为我先学习的是传统循环）。只是为了理解这个想法，您介意展示一下它在传统for循环中的样子吗？这将帮助我了解索引结构，以防需要应用一些更复杂的函数。 - MIH

为什么您使用seq_along而不是像length这样的函数？这有关系吗？ - MIH

@Anna 这取决于实践经验。我认为在某些情况下，“1:length”可能会失败。例如，当列表为空时，“l1 <- list();1:length(l1)# [1] 1 0; seq_along(l1)# integer(0)” - akrun

@akrun 我知道这已经是5年前的事了，但这对我太有帮助了，所以无论如何我还是要感谢你！ - D.J

太棒了。真的很棒。非常感谢。 - user2550228