Question

假设我有两个列表，每个列表包含多个索引中多个子元素的可变数量：

list.a <- list(c("a","b","c"), c("x", "y", "z"))
list.b <- list(c("d", "e", "f","g"), c("m", "n"))

这导致：

> list.a
[[1]]
[1] "a" "b" "c"

[[2]]
[1] "x" "y" "z"

和

> list.b
[[1]]
[1] "d" "e" "f" "g" "h"

[[2]]
[1] "m" "n"

如何递归访问每个列表中相应索引的每个组合子元素？

例如，我想访问第一个索引和xm，xn，ym，yn，zm和zn的ad，ae，af，ag，bd，be，...等组合从每个列表的第二个索引。
```
[[1]]
 [1] "a d" "a e" "a f" "a g" "b d" "b e" "b f" "b g" "c d" "c e" "c f" "c g"

[[2]]
[1] "x m" "x n" "y m" "y n" "z m" "z n"
```

当我从每个列表中有多个子元素时，

mapply似乎不起作用（特别是如果两个列表中的元素数量不相等）：

> mapply(paste,list.a,list.b)
[[1]]
[1] "a d" "b e" "c f" "a g"

[[2]]
[1] "x m" "y n" "z m"

它会跳过一半的组合，而只是回收两个列表中较短的一个。我希望它能够在两个列表的共享索引中组合所有组合。

我知道我也可以使用for循环......：

list.d <- list()
for(i in 1:length(list.a)) {
  list.c <- list()
  list.d[[i]] <- {
    for(j in list.a[[i]]) {
      for(k in list.b[[i]]) {
       list.c <- c(list.c, paste(j, k))
      }
    }
    unlist(list.c)
    }
}

产生所需的结果：

> list.d
[[1]]
 [1] "a d" "a e" "a f" "a g" "b d" "b e" "b f" "b g" "c d" "c e" "c f" "c g"

[[2]]
[1] "x m" "x n" "y m" "y n" "z m" "z n"

...但是这个循环充其量是凌乱的，而且对于庞大的列表来说变得相当慢。

有更好的方法吗？

具体来说，使用apply函数是否有特殊功能或某种方法可以更有效地完成此任务？

＆LT;申请＆gt;

^{（这部分不是回答问题，而是提供其使用的背景/扩展）：}

对于那些好奇的人，我想将其扩展到paste()之外，而是想在data.frame上使用它。

例如：

假设我有两个列表，每个列表包含多个具有多个子元素的索引：
```
l1 <- list(c(1933:1935),c(1950:1954), c(2012:2013))  #groups of years
l2 <- list(c(19:21),c(19:24),c(22:26))               #groups of plot numbers
```
我们还假设我有以下data.frame：
```
dat <- data.frame(plot = rep(1:30,81), year = rep(1933:2013, each = 30), area = sample(270))

> head(dat)
  plot year area
1    1 1933  137
2    2 1933   72
3    3 1933  136
4    4 1933  187
5    5 1933  206
6    6 1933   74
```
我想创建一个新列表（我们称之为l3），其中包含l1（年）和l2的所有组合的总和区域（图）对于每个重合列表索引。
- 例如，结果列表的[[1]]的结果将是1933年，1934年<19>的每个地块的总和，20 ＆amp; 21 < em>＆amp; 1935年。
  
  [[2]]的结果将是1950年至1954年每年19至24年的总面积。

Answer 1

您需要expand.grid，用于：

从提供的矢量的所有组合创建数据框因素。

使用do.call(paste, ...)将数据框的所有列粘贴在一起。

Map(function(a,b) do.call(paste, expand.grid(a,b)), list.a, list.b)

#[[1]]
# [1] "a d" "b d" "c d" "a e" "b e" "c e" "a f" "b f" "c f" "a g" "b g" "c g"

#[[2]]
#[1] "x m" "y m" "z m" "x n" "y n" "z n"

对于问题的第二部分，我们可以逐年对数据框进行子集化并首先绘制图，然后使用 rowsum area 汇总到年 >：

Map(function(years, plots) {
    with(subset(dat, plot %in% plots & year %in% years), rowsum(area, year))
}, l1, l2)

[[1]]
     [,1]
1933  257
1934  398
1935  640

[[2]]
     [,1]
1950  950
1951  457
1952  601
1953 1202
1954 1148

[[3]]
     [,1]
2012  736
2013  497

更好地结合＆＃34; R中多个列表的多元素索引的所有组合？

1 个答案: