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分析嵌套列表元素的更有效方法

Rich Scriven · 技术社区 · 10 年前

我在发展 a function that parses a nested list 。不幸的是,由于原始数据的性质,我真的想不出这样做的方法。函数中的最后三位代码让我有点害怕,但它们确实完成了任务。它们是:

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,你没看错,这是连续5次呼叫 lapply 是的,你猜对了, read.as.csv 也可以调用 叠层的

要制作一个可重复的小示例,请考虑嵌套列表 x 和下一个“双” 叠层的 大块结果正是我想要的,但我很好奇

有没有更好、更有效的方法将函数应用于嵌套列表的内部列表?

内部列表元素是字符串长度不同的csv矢量。

> ( 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"

1 回复 | 直到 10 年前

A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1 10 年前

在 *apply 家庭是 rapply --用于“递归” lapply “。看起来你想做的是:

rapply(x, function(y) do.call(rbind, strsplit(y, ",", TRUE)), how = "replace")
# [[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"

对于这个特定的例子,这是你的方法的一个阴影,但是当你放大这个例子时,它被证明是更有效的。

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