使用循环（或向量化）通过向量中的多个元素对列表进行子集化

Question

我有 3 个data.frames 的列表：

my_list <- list(a = data.frame(value = c(1:5), class = c(letters[1:3],"a", "b")), b = data.frame (value = c(6:1),class=c(letters[1:4],"a", "b")),c=data.frame(value = c(1:7),class = c(letters[5:1],"a", "b")))

my_list

$a
  value class
1     1     a
2     2     b
3     3     c
4     4     a
5     5     b

$b
  value class
1     6     a
2     5     b
3     4     c
4     3     d
5     2     a
6     1     b

$c
  value class
1     1     e
2     2     d
3     3     c
4     4     b
5     5     a
6     6     a
7     7     b 

我想进入每个列表并通过class 列中的字母a 和b 对它们进行子集：

wanted_sub_class <- c("a", "b")

然后根据class 将结果放入my_list 的列表中。

编辑 - 预期输出：

$a class a
    value class
       1     a
       4     a

$a class b 
    value class
       2     b
       5     b

$b class a
    value class
      4     a
      2     a

$b class b
   value class
      5     b
      1     b
$c class a
  value class
    5     a
    6     b

$c class b
  value class
     4     b
     7     b

我尝试过使用双循环：

result <- list()

for (i in 1:length(my_list)) {
  for (j in wanted_sub_class {

    result [[i]] <- subset(my_list[[i]], my_list[[i]]$class == j)

  }
}

这应该给我 6 个列表元素（根据预期的输出），但它只给了 3 个并且只有元素 b。

不过，理想情况下，如果确实可行，我想将结果放在my_list 的列表中，每个class。所以我想在列表中保留 3 个 data.frames 的结构，然后有一个列表，其中包含 a 和 b 类的数据 - 否则，六个列表将起作用

我知道循环并不理想，但我无法真正理解 vecortisation（例如使用 lapply）。我将不胜感激循环（如果可能的话）和矢量化的答案。

Answer 1

我想进入每个列表并通过字母 a 和 b 将它们子集来自 class 列

如果您想将您的data.frames 列表子集为class，您可以简单地这样做：

lapply(my_list, function(x) { subset(x, class %in% c("a", "b")) }) 

这给出了：

#$a
#  value class
#1     1     a
#2     2     b
#
#$b
#  value class
#1     4     a
#2     3     b
# 
#$c
#  value class
#4     4     b
#5     5     a

---

更新：重新阅读您的问题后，据我了解，您希望通过class 重塑您的实际列表：

但是，理想情况下，我想将结果放在my_list 的列表中 class 但我不知道如何循环执行此操作。

你可以试试：

library(dplyr)

data.table::melt(my_list) %>%
  filter(class %in% c("a", "b")) %>%
  select(class, value) %>%
  split(as.character(.$class))

这给出了：

#$a
#  class value
#1     a     1
#3     a     4
#6     a     5
#
#$b
#  class value
#2     b     2
#4     b     3
#5     b     4

---

根据@Sumedeh 提到的（在现已删除的评论中），您也可以使用purrr：

library(purrr)
my_list %>% 
  map_df(function(x) x[x$class %in% c("a", "b"), ]) %>% 
  split(.$class)

这给出了：

#$a
#  value class
#1     1     a
#3     4     a
#6     5     a

#$b
#  value class
#2     2     b
#4     3     b
#5     4     b

Answer 2

如果我们使用 Hadleyverse 系列软件包中的 purrr

library(purrr)
my_list %>% 
      map(~ .[.$class %in% wanted_sub_class,])
#$a
#   value class
#1     1     a
#2     2     b

#$b
#  value class
#1     4     a
#2     3     b

#$c
#  value class
#4     4     b
#5     5     a

---

或者如果输出只需要 'a' 和 'b' list 元素

library(dplyr)
my_list %>%
       bind_rows %>%
       filter(class %in% wanted_sub_class) %>% 
       split(., .$class)
#$a
#  value class
#1     1     a
#3     4     a
#6     5     a

#$b
#  value class
#2     2     b
#4     3     b
#5     4     b

更新

基于 OP 的更新

my_list %>%
       map(~ .[.$class %in% wanted_sub_class,]) %>%
       map(~split(.x, seq_len(nrow(.x)))) %>%
       do.call("c", .)
#$a.1
#  value class
#1     1     a

#$a.2
#  value class
#2     2     b

#$b.1
#  value class
#1     4     a

#$b.2
#  value class
#2     3     b

#$c.1
#  value class
#4     4     b

#$c.2
#  value class
#5     5     a

或使用bind_rows 方法

my_list %>%
    bind_rows %>%
    filter(class %in% wanted_sub_class) %>% 
    split(., seq_len(nrow(.)))

更新2

如果我们需要for 循环

result <- setNames(vector('list', length(my_list)), names(my_list))
for(i in seq_along(my_list)){
  result[[i]] <- subset(my_list[[i]], class %in% wanted_sub_class)
  result[[i]] <- split(result[[i]], 1:nrow(result[[i]]))
 }

更新3

对于新的输出格式

 my_list %>% 
     bind_rows(.id = "id")  %>%
     filter(class %in% wanted_sub_class) %>% 
     split(., list(.$id, .$class))

或者使用for循环

result <- setNames(vector('list', length(my_list)), names(my_list))
for(i in seq_along(my_list)){
  result[[i]] <- subset(my_list[[i]], class %in% wanted_sub_class)
  result[[i]] <- split(result[[i]], result[[i]]$class, drop = TRUE)
}