按元素名称组合/合并列表

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我有两个列表，其元素的名称部分重叠，我需要将其逐个元素合并/组合成一个列表：

> lst1 <- list(integers=c(1:7), letters=letters[1:5],
                words=c("two", "strings"))
> lst2 <- list(letters=letters[1:10], booleans=c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE),
                words=c("another", "two"), floats=c(1.2, 2.4, 3.8, 5.6))

> lst1
$integers
[1] 1 2 3 4 5 6 7

$letters
[1] "a" "b" "c" "d" "e"

$words
[1] "two"     "strings"

> lst2
$letters
 [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"

$booleans
[1]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE

$words
[1] "another" "two"    

$floats
[1] 1.2 2.4 3.8 5.6

我尝试使用mapply，它基本上按索引组合两个列表（即：“[[”），而我需要按名称组合它们（即：“$”）。此外，由于列表的长度不同，因此应用回收规则（结果相当不可预测）。

> mapply(c, lst1, lst2)
$integers
 [1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"

$letters
[1] "a"     "b"     "c"     "d"     "e"     "TRUE"  "TRUE"  "FALSE" "TRUE" 

$words
[1] "two"     "strings" "another" "two"    

$<NA>
 [1] 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 1.2 2.4 3.8 5.6

Warning message:
In mapply(c, lst1, lst2) :
  longer argument not a multiple of length of shorter

正如你可能想象的那样，我正在寻找的是：

$integers
[1] 1 2 3 4 5 6 7

$letters
[1] "a" "b" "c" "d" "e" "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"

$words
[1] "two"     "strings"   "another" "two"

$booleans
[1]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE

$floats
[1] 1.2 2.4 3.8 5.6

有什么办法可以实现这一点吗？ 谢谢！

r list merge element named
5个回答
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你可以这样做：

keys <- unique(c(names(lst1), names(lst2)))
setNames(mapply(c, lst1[keys], lst2[keys]), keys)

泛化到任意数量的列表需要混合使用 

do.call
和 
lapply
:

l <- list(lst1, lst2, lst1)
keys <- unique(unlist(lapply(l, names)))
setNames(do.call(mapply, c(FUN=c, lapply(l, `[`, keys))), keys)
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针对tidyverse用户的

flodel答案
更新：

list1 <- list(integers=c(1:7), letters=letters[1:5],
               words=c("two", "strings"))
list2 <- list(letters=letters[1:10], booleans=c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE),
               words=c("another", "two"), floats=c(1.2, 2.4, 3.8, 5.6))

input_list <- list(list1, list2, list1, list2)

我们希望为输出列表中的每个元素复制原始所需的输出两次。使用 

map2
和 
reduce
，我们可以比涉及 
R
、
do.call
和 
mapply
的基本 
lapply
解决方案更清晰地实现这一点。首先，我们使用 
c()
声明一个通过命名元素组合两个列表的函数，然后通过 
reduce
:

在输入列表上调用我们的函数 
library(purrr)

cat_lists <- function(list1, list2) {  

  keys <- unique(c(names(list1), names(list2)))
  map2(list1[keys], list2[keys], c) %>% 
    set_names(keys)  

}

combined_output <- reduce(input_list, cat_lists)

这给了我们我们想要的：

> combined_output

#> $integers
#>  [1] 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7
#> 
#> $letters
#>  [1] "a" "b" "c" "d" "e" "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "a" "b"
#> [18] "c" "d" "e" "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"
#> 
#> $words
#> [1] "two"     "strings" "another" "two"     "two"     "strings" "another"
#> [8] "two"    
#> 
#> $booleans
#> [1]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
#> 
#> $floats
#> [1] 1.2 2.4 3.8 5.6 1.2 2.4 3.8 5.6
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我将添加我自己的基于 

tapply
函数的解决方案。

lst1 <- list(integers=c(1:7), letters=letters[1:5],
               words=c("two", "strings"))
lst2 <- list(letters=letters[1:10], booleans=c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE),
               words=c("another", "two"), floats=c(1.2, 2.4, 3.8, 5.6))

binded <- c(lst1, lst2) # and for list of lists Reduce("c", list(lst1, lst2))

tapply(binded, names(binded), function(x) unlist(x, FALSE, FALSE)) # double false for better performance
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我也用

grep
，不知道它是更好、最差还是相当！

l_tmp <- c(lst1, lst2, lst1)
keys = unique(names(l_tmp))
l = sapply(keys, function(name) {unlist(l_tmp[grep(name, names(l_tmp))])})
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我认为这些答案都不能解决存在子列表的情况。为此，我们可以使用递归函数。

如果所有子列表的同级都被命名，那就很简单了：

merge_lists <- \(x, y) {
  if (is.null(names(x)) | is.null(names(y))) return(unique(c(x, y)))
  keys <- union(names(x), names(y))
  sapply(keys, \(k) merge_lists(x[[k]], y[[k]]), simplify = F)
}

但是，如果子列表有未命名的同级，则该同级将被删除。

merge_lists <- \(x, y) {
  if (is.null(names(x)) | is.null(names(y))) return(unique(c(x, y)))
  nameless <- c(x[names(x) == ""], y[names(y) == ""])
  nameless <- nameless[!(nameless %in% c(names(x), names(y)))]
  unique_nodes_x <- x[setdiff(names(x), names(y))]
  unique_nodes_y <- y[setdiff(names(y), names(x))]
  common_keys <- intersect(names(x), names(y)) %>% .[. != ""]
  common_nodes <- if (length(common_keys) == 0) NULL else {
    sapply(common_keys, \(k) merge_lists(x[[k]], y[[k]]), simplify = F)
  }
  merged <- unlist(list(common_nodes, unique_nodes_x, unique_nodes_y, nameless), recursive = F)
  browser()
  return(merged)
}

为了演示，我向 

LIST
和 
lst1$words
添加了一个元素 
lst2$words
：

lst1 <- list(
  integers = c(1:7),
  letters = letters[1:5],
  words = list(
    "two",
    "strings",
    "LIST" = list("a", "b")))
lst2 <- list(
  letters = letters[1:10],
  booleans = c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE),
  words = list(
    "another",
    "two",
    "LIST" = list("a", "c")),
  floats=c(1.2, 2.4, 3.8, 5.6))

> merge_lists(lst1, lst2) %>% str()
# List of 5
#  $ letters : chr [1:10] "a" "b" "c" "d" ...
#  $ words   :List of 5
#   ..$ LIST:List of 3
#   .. ..$ : chr "a"
#   .. ..$ : chr "b"
#   .. ..$ : chr "c"
#   ..$     : chr "two"
#   ..$     : chr "strings"
#   ..$     : chr "another"
#   ..$     : chr "two"
#  $ integers: int [1:7] 1 2 3 4 5 6 7
#  $ booleans: logi [1:4] TRUE TRUE FALSE TRUE
#  $ floats  : num [1:4] 1.2 2.4 3.8 5.6
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