在 R 中用变量名增长一个列表

Question

我正在尝试在 R 中增加一个列表，其中每个条目的值和名称都保存在一个变量中，但它似乎不起作用。

my_models_names <- names(my_models)
my_rocs=list() 
for (modl in my_models_names) {

    my_probs <- testPred[[modl]]$Y1
    my_roc <- roc(Ytst, my_probs)
    c(my_rocs, modl=my_roc) # <-- modl and my_roc are both variables
    }

我的列表my_rocs 最后是空的，即使我知道循环会迭代（my_roc 已填写）为什么？

在相关说明中，有没有办法在不循环的情况下做到这一点？

Answer 1

通常在 R 中，不断增长的对象是不好的。与从完整对象开始并填充它相比，它增加了使用的内存量。看来您提前知道列表的大小应该是多少。

例如：

my_keys <- letters[1:3]
mylist <- vector(mode="list", length=length(my_keys))
names(mylist) <- my_keys

mylist
## $a
## NULL

## $b
## NULL

## $c
## NULL

你可以这样分配：

key <- "a"
mylist[[key]] <- 5
mylist
## $a
## [1] 5
##
## $b
## NULL
##
## $c
## NULL

Answer 2

我在this thread找到了答案。

我可以使用以下通用公式扩展列表：

mylist <- list()

for (key in my_keys){ 
mylist[[ key ]] <- value # value is computed dynamically
}

在我的 OP 中：

• mylist 是 my_rocs
• key 是 modl
• value 是 my_roc

Answer 3

您还可以使用更类似于 R 的解决方案，并使用 lapply：

get_model = function(model_name) {
    my_probs <- testPred[[model_name]]$Y1
    return(roc(Ytst, my_probs))
  }
model_list = lapply(names(my_models), get_model)

请注意，此解决方案为您节省了大量样板代码，它也不会因增加对象而遭受解决方案的重新分配问题。对于大型数据集，这可能意味着lapply 解决方案的速度要快数千倍。