提问人：12666727b9 提问时间：9/20/2023 最后编辑：12666727b9 更新时间：9/21/2023 访问量：32
如何将某些名称片段归因于子列表名称，从主要列表名称中获取元素
How to attribute some fragments of names to sublists names taking elements from major list names
问：
我有这样的情况
list1 = list(mtcars, airquality, mtcars, airquality)
combined_list = list(list1, list1)
names(combined_list) = c('A_B','S_D')
combined_list = lapply(combined_list, function(x)
setNames(x, c(rep('something', 2), rep('gotta give',2))))
对于这里介绍的每个步骤，我想学习如何将具有相同名称的每个元素分别添加到与下划线分离的第一个和第二个元素，该元素被命名为第一个列表
这意味着，例如，获取 for = A_B'list[[1]]
something_A
something_B
gotta give_A
gotta give_B
list[[2]] = S_D
something_S
something_D
gotta give_S
gotta give_D
我正在尝试这样的东西来生成名称，但它没有遵循所需的顺序
lapply(seq(1:2), function(i) {lapply(seq(1:2), \(j)
c(paste0(rep('something', 2), strsplit(names(combined_list), '_')[[j]][i]),
paste0(rep('gotta give',2), strsplit(names(combined_list), '_')[[j]][i])))})
答：
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9/21/2023
#1
您可以使用 和 生成名称LETTERSpaste()setNames()
purrr::map(list(list1, list1), \(x) setNames(x, paste(c('something','gotta give'), rep(LETTERS[1:2], each = 2), sep = '_')))
输出：
[[1]]
[[1]]$something_A
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
[[1]]$`gotta give_A`
Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1 41 190 7.4 67 5 1
2 36 118 8.0 72 5 2
3 12 149 12.6 74 5 3
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5 NA NA 14.3 56 5 5
6 28 NA 14.9 66 5 6
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8 19 99 13.8 59 5 8
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10 NA 194 8.6 69 5 10
11 7 NA 6.9 74 5 11
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15 18 65 13.2 58 5 15
16 14 334 11.5 64 5 16
17 34 307 12.0 66 5 17
18 6 78 18.4 57 5 18
19 30 322 11.5 68 5 19
20 11 44 9.7 62 5 20
21 1 8 9.7 59 5 21
22 11 320 16.6 73 5 22
23 4 25 9.7 61 5 23
24 32 92 12.0 61 5 24
25 NA 66 16.6 57 5 25
26 NA 266 14.9 58 5 26
27 NA NA 8.0 57 5 27
28 23 13 12.0 67 5 28
29 45 252 14.9 81 5 29
30 115 223 5.7 79 5 30
31 37 279 7.4 76 5 31
32 NA 286 8.6 78 6 1
33 NA 287 9.7 74 6 2
34 NA 242 16.1 67 6 3
35 NA 186 9.2 84 6 4
36 NA 220 8.6 85 6 5
37 NA 264 14.3 79 6 6
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39 NA 273 6.9 87 6 8
40 71 291 13.8 90 6 9
41 39 323 11.5 87 6 10
42 NA 259 10.9 93 6 11
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52 NA 150 6.3 77 6 21
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119 NA 153 5.7 88 8 27
120 76 203 9.7 97 8 28
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122 84 237 6.3 96 8 30
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136 28 238 6.3 77 9 13
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138 13 112 11.5 71 9 15
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140 18 224 13.8 67 9 17
141 13 27 10.3 76 9 18
142 24 238 10.3 68 9 19
143 16 201 8.0 82 9 20
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153 20 223 11.5 68 9 30
[[1]]$something_B
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
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Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
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Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
[[1]]$`gotta give_B`
Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1 41 190 7.4 67 5 1
2 36 118 8.0 72 5 2
3 12 149 12.6 74 5 3
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38 29 127 9.7 82 6 7
39 NA 273 6.9 87 6 8
40 71 291 13.8 90 6 9
41 39 323 11.5 87 6 10
42 NA 259 10.9 93 6 11
43 NA 250 9.2 92 6 12
44 23 148 8.0 82 6 13
45 NA 332 13.8 80 6 14
46 NA 322 11.5 79 6 15
47 21 191 14.9 77 6 16
48 37 284 20.7 72 6 17
49 20 37 9.2 65 6 18
50 12 120 11.5 73 6 19
51 13 137 10.3 76 6 20
52 NA 150 6.3 77 6 21
53 NA 59 1.7 76 6 22
54 NA 91 4.6 76 6 23
55 NA 250 6.3 76 6 24
56 NA 135 8.0 75 6 25
57 NA 127 8.0 78 6 26
58 NA 47 10.3 73 6 27
59 NA 98 11.5 80 6 28
60 NA 31 14.9 77 6 29
61 NA 138 8.0 83 6 30
62 135 269 4.1 84 7 1
63 49 248 9.2 85 7 2
64 32 236 9.2 81 7 3
65 NA 101 10.9 84 7 4
66 64 175 4.6 83 7 5
67 40 314 10.9 83 7 6
68 77 276 5.1 88 7 7
69 97 267 6.3 92 7 8
70 97 272 5.7 92 7 9
71 85 175 7.4 89 7 10
72 NA 139 8.6 82 7 11
73 10 264 14.3 73 7 12
74 27 175 14.9 81 7 13
75 NA 291 14.9 91 7 14
76 7 48 14.3 80 7 15
77 48 260 6.9 81 7 16
78 35 274 10.3 82 7 17
79 61 285 6.3 84 7 18
80 79 187 5.1 87 7 19
81 63 220 11.5 85 7 20
82 16 7 6.9 74 7 21
83 NA 258 9.7 81 7 22
84 NA 295 11.5 82 7 23
85 80 294 8.6 86 7 24
86 108 223 8.0 85 7 25
87 20 81 8.6 82 7 26
88 52 82 12.0 86 7 27
89 82 213 7.4 88 7 28
90 50 275 7.4 86 7 29
91 64 253 7.4 83 7 30
92 59 254 9.2 81 7 31
93 39 83 6.9 81 8 1
94 9 24 13.8 81 8 2
95 16 77 7.4 82 8 3
96 78 NA 6.9 86 8 4
97 35 NA 7.4 85 8 5
98 66 NA 4.6 87 8 6
99 122 255 4.0 89 8 7
100 89 229 10.3 90 8 8
101 110 207 8.0 90 8 9
102 NA 222 8.6 92 8 10
103 NA 137 11.5 86 8 11
104 44 192 11.5 86 8 12
105 28 273 11.5 82 8 13
106 65 157 9.7 80 8 14
107 NA 64 11.5 79 8 15
108 22 71 10.3 77 8 16
109 59 51 6.3 79 8 17
110 23 115 7.4 76 8 18
111 31 244 10.9 78 8 19
112 44 190 10.3 78 8 20
113 21 259 15.5 77 8 21
114 9 36 14.3 72 8 22
115 NA 255 12.6 75 8 23
116 45 212 9.7 79 8 24
117 168 238 3.4 81 8 25
118 73 215 8.0 86 8 26
119 NA 153 5.7 88 8 27
120 76 203 9.7 97 8 28
121 118 225 2.3 94 8 29
122 84 237 6.3 96 8 30
123 85 188 6.3 94 8 31
124 96 167 6.9 91 9 1
125 78 197 5.1 92 9 2
126 73 183 2.8 93 9 3
127 91 189 4.6 93 9 4
128 47 95 7.4 87 9 5
129 32 92 15.5 84 9 6
130 20 252 10.9 80 9 7
131 23 220 10.3 78 9 8
132 21 230 10.9 75 9 9
133 24 259 9.7 73 9 10
134 44 236 14.9 81 9 11
135 21 259 15.5 76 9 12
136 28 238 6.3 77 9 13
137 9 24 10.9 71 9 14
138 13 112 11.5 71 9 15
139 46 237 6.9 78 9 16
140 18 224 13.8 67 9 17
141 13 27 10.3 76 9 18
142 24 238 10.3 68 9 19
143 16 201 8.0 82 9 20
144 13 238 12.6 64 9 21
145 23 14 9.2 71 9 22
146 36 139 10.3 81 9 23
147 7 49 10.3 69 9 24
148 14 20 16.6 63 9 25
149 30 193 6.9 70 9 26
150 NA 145 13.2 77 9 27
151 14 191 14.3 75 9 28
152 18 131 8.0 76 9 29
153 20 223 11.5 68 9 30
etc.
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Mark
9/21/2023
注意，我在这里使用了 map，但它与任何 *apply（） 函数完全相同：-）（或多或少）
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12666727b9
9/21/2023
@thank你这么多。实际上，我一直在寻找更通用的东西，以便每次在通用列表的名称中，在_之前和之后都获得不同的元素，因为这些名称是不同的
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Mark
9/21/2023
你能举个例子吗？例如，在您问题的代码中，它会是什么样子？
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12666727b9
9/21/2023
我添加了 list2 的示例，它应该是什么样子
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12666727b9
9/22/2023
我不知道是否可以修改您的代码...只是稍微
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listc