如何从嵌套在多级列表中的数据中提取信息？

如何解决如何从嵌套在多级列表中的数据中提取信息？

我试图从 mapply 嵌套在 lapply 中产生的复杂列表中提取数据。 目的是生成具有不同输入组合的模型模拟。 如果有帮助，请参阅其他这篇文章：

。

输出是一个如下所示的列表：

> output
[[1]]
              [,1]      [,2]      [,3]           
Variable1     Numeric,2 Numeric,5 Numeric,7
Variable2     Integer,2 Integer,5 Integer,7

[[2]]
              [,7
...

此结构在列表中重复 n 次，次数与 lapply 请求的次数相同。 我想从每个元素（{{ 1}}、Variable1、[,1] 等）。

理想情况下，输出将是一个长格式的数据帧，其中包含列表级别和变量名称，并伴随提取的值：

[,2]

如有必要，可以重命名列表索引和变量名称。 我不确定我正在处理什么样的对象（一个列表，但嵌套列表在里面......，有点不同......）。 我知道如何手动访问较低级别的最后一个元素（下面的代码），但不知道如何迭代该过程。

[,3]

在 [[1]] 上使用 [[2]] 会返回类似这样的内容（由于实际内容太长而简化）：

[[3]]

该模型是一个函数，它返回一个包含 16 个变量的数据框和与模型输入之一对应的可变数量的观测值。该模型使用一组 11 个参数输入进行了测试（因此是上面 List_index Column Last_value_Variable1 [[1]] [,1] 5 [[1]] [,2] 2 [[1]] [,3] 7 [[2]] [,1] 8 [[2]] [,2] 1 [[2]] [,3] 9 ... ... ... 中的 > output[[1]][,1]$Variable1[-1] 5 > output[[2]][,3]$Variable1[-1] 9 ）。

我需要针对不同输入的组合运行模拟。 列表的第一级 (dput) 对应于一个参数输入范围（馈入 output 函数），第二级 (structure(list( c(1,2),c(80L,80L),c(2.2,20.3),c(1,2,3,4,5),c(62L,62L,62L),c(1.7,15.9,24.4,30.5,35.2),5,6,7),c(25L,25L,25L),35.2,39.1,42.4)),#[rest of the list removed for clarity because it's too long] .Dim = c(16L,11L),.Dimnames = list(c("Variable1","Variable2","Variable3","Variable4","Variable5","Variable6","Variable7","Variable8","Variable9","Variable10","Variable11","Variable12","Variable13","Variable14","Variable15","Variable16"),NULL)) ) 对应于另一组参数输入进入 .Dim = c(16L,11L) 函数（在本例中为 11）。

解决方法

一般来说（因为没有提供数据），这应该很有效：

sapply(output,function(x) x[,1]$Variable1[-1])

列表可能很复杂（你的看起来也很复杂），在我看来，你在提取一个值时所做的是正确的第一步。然后你只需要考虑如何编写一个函数来访问这个元素，并将它放在另一个 *apply 循环中，让它对列表的每个元素起作用。

顺便说一句，我现在可能会使用 purrr::map_int()，因为它可以确保您从每次迭代中获得的是单个整数值。

,

@JCGruber 的建议帮助我找到了解决方案。 我在 for 周围包裹了一个 sapply 循环，以对列表的每个子元素（在我的情况下为 11）重复提取过程。

l <- list()
for (i in 1:11)){
  l[i] <- as.data.frame(sapply(output,function(x) tail(x[,i]$Variable1,1)),4)
}
> l
[[1]]
[1]  0.8794 23.7201 46.5609

[[2]]
[1]  5.4517 25.7046 45.9574

[[3]]
[1]  8.6468 26.0620 43.4773

[[4]]
[1] 25.3687 40.9850 56.6014

[[5]]
[1] 28.9796 41.0070 53.0343

[[6]]
[1]  0.913 23.699 46.485

[[7]]
[1] 34.3093 45.8173 57.3253

[[8]]
[1] 30.9206 42.1212 53.3218

[[9]]
[1]  0.9130 22.4922 44.0714

[[10]]
[1] 44.4389 57.3425 70.2460

[[11]]
[1] 57.3268 67.5774 77.8280

我们可以找到列表的 11 个元素，以及每个子列表的最后 3 个值，这些值是从我感兴趣的变量（变量 1）中获得的。抱歉，如果本示例中的确切值不一致。最终，每个列表元素的位置才是最重要的。 现在处理数据要容易得多。 再次感谢@JCGruber 让我走上正轨。