【问题标题】:R: How to run a function/calculation on two lists based on their names?R:如何根据名称在两个列表上运行函数/计算?
【发布时间】:2015-11-19 10:12:55
【问题描述】:

我想根据它们的名称在两个列表上运行一个函数(在这种情况下只是一个乘法)。这里有一些显示我的结构的示例数据:

A <- list("111"=matrix(sample(1:10,9), nrow=3, ncol=3),
          "112"=matrix(sample(1:10,9), nrow=3, ncol=3))
names <- list(c("A", "B", "C"), c("A", "B", "C"))
A <- lapply(ProdValues, function (x) {dimnames(x) <- names; return(x)})

列表 A 具有不同产品的矩阵值 (listnames=111,112),列表 B(如下)具有相同产品的 YEARLY 值,名称由产品和年份组成,并用“。”分隔。 (例如 111.2000):

B <- list("111.2000"=matrix(sample(1:10,9), nrow=3, ncol=3),
          "112.2000"=matrix(sample(1:10,9), nrow=3, ncol=3),
          "111.2001"=matrix(sample(1:10,9), nrow=3, ncol=3),
          "112.2001"=matrix(sample(1:10,9), nrow=3, ncol=3))
names <- list(c("A", "B", "C"), c("A", "B", "C"))
B <- lapply(ProdYears, function (x) {dimnames(x) <- names; return(x)})

到目前为止,我使用 mapply 运行我的乘法:

fun <- function(A, B) {
  calc= A*B
  return(calc)
}
mapply(fun, A, B, SIMPLIFY = FALSE)

在这种情况下会提供正确的结果。但是,丢失了对我来说是重要的 B 的名称。另一个问题是 B 比 A 有更多的对象,因此我想在计算中运行名称匹配:A 中的名称,例如111,应与 B 111.2000 和 111.2001 中的名称匹配。有任何想法吗?

注意:产品名称也可以有 2 位数字,而不仅仅是 3 位。所以我需要使用“。”前面的数字进行匹配。谢谢

【问题讨论】:

  • ProdValues 和 ProdYears 是什么?
  • 不确定您是否正在寻找这个lapply(names(A), function(x) A[[x]] * B[[grep(x, names(B))]])。你能展示一下你想要的输出应该是什么样子吗?
  • 抱歉,我重命名了这些并犯了一个错误:ProdValues 是 A 而 ProdYears 是 B

标签: r list mapply


【解决方案1】:

您可以使用Map 循环 B 和 B 名称,这也将保持名称:

Map(function(x,y) A[[y]]*x, B, gsub('\\..*','',names(B)))

#$`111.2000`
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]   36   18   54
#[2,]   16   25    3
#[3,]   56   10   20

#$`112.2000`
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]   18   10   40
#[2,]   35   18   60
#[3,]    3   63   16

#$`111.2001`
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]   81   30   18
#[2,]   56   25    1
#[3,]   28   20   16

#$`112.2001`
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]   36   30   72
#[2,]   30   30    6
#[3,]    5   56    4

【讨论】:

  • 这很好用,尽管如果我在 B 中包含一个新矩阵(带有新产品名称)。现在我的问题是:Map 和 mapply 之间有什么区别?我在另一个 SO 问题中得到答案,两者都是相同的。但是,将您的答案更改为 mapply 并不会这样做。非常感谢
  • 是的,即使您在 B 列表中有 5、7 个矩阵,它也可以工作(您的结果很幸运,因为正确排序了回收匹配)。 Map 是 mapply 的包装器,将选项简化设置为 FALSE。
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