如何利用 R 的特性垂直/按行遍历基本 R 列表

Question

我是 R 新手，对于家庭作业，我们必须从列表中提取每列的第一个元素来总结这些元素。我当前的代码似乎工作正常，但感觉我没有使用固有的 R 特性来有效地处理列表。 （相反，感觉就像我只是应用方法来处理我在 Java 中学到的列表） 我有一个清单：

mylist <- list(points_ex1=c(15,18,12), points_ex2=c(9,16,8), points_ex3=c(83,95,39))

我试图分别总结每个向量的第一/第二/第三值。对于第一列，这将导致 15+9+83=107

目前我正在使用两个嵌套的 for 循环来遍历列表，然后将每个元素附加到一个临时向量，然后将其总和附加到总点数的向量。

total_points <- NULL #object to append total scores to
for (i in 1:3){
  temp <- NULL #object to append points to
  for (j in 1:3){
    temp <- append(temp, mylist[[j]][i]) #appending the i-th element of each test score vector, before appending that sum
                                         #to the total_points vector and continuing with the next row
  }
  total_points <- append(total_points, sum(temp))
}

这按预期工作，但感觉它没有使用任何有用的 R 特性（例如像

sapply()

这样的函数）。有什么好的选择来改进这段代码吗？

由于这是我的第一个问题，请告诉我我是否违反了本网站上的任何约定/网络规则！谢谢。

Answer 1

当列表项都具有相同的长度时，将它们作为数据框通常更容易。我愿意做

mylist |>
  as.data.frame() |>
  rowSums()
# [1] 107 129  59

如果您不想依赖可转换为数据框的列表，而是想提取每个项目的第

i

元素并对它们求和，那么我会这样做：

i = 1
sapply(mylist, "[", i) |>  ## extract `i`th element 
  sum()                    ## and sum
# [1] 107

然后您可以针对您想要的

i

值重复此操作。

Answer 2

有n+1个解。对于数据操作，首选 data.frame/tibble。可能的方式：

mylist <- list(points_ex1=c(15,18,12), points_ex2=c(9,16,8), points_ex3=c(83,95,39))

mylist |>
  as.data.frame()
#>   points_ex1 points_ex2 points_ex3
#> 1         15          9         83
#> 2         18         16         95
#> 3         12          8         39

但是我们可以稍微重新排列列/行：

mylist |>
  as.data.frame() |>
  dplyr::mutate(n = dplyr::row_number()) |>
  tidyr::pivot_longer(c(1:3)) |>
  dplyr::group_by(n) |>
  dplyr::reframe(sum(value))
#> # A tibble: 3 × 2
#>       n `sum(value)`
#>   <int>        <dbl>
#> 1     1          107
#> 2     2          129
#> 3     3           59

事实上，每一种能够产生正确结果的解决方案都是正确的。只是计算效率/代码可读性和可重复性的问题。

^{创建于 2024 年 11 月 5 日，使用 reprex v2.1.0}