在R中将列表(list)转换为向量(vector)
问题:将列表中的所有元素“展平”,赋值给一个向量
解决方案:使用unlist()函数;
在许多情况下需要向量,例如,baseR中的许多统计函数需要一个向量作为输入,例如,如果iq.score是一个包含数值的列表,那么我们不可以直接计算它的平均值。因为mean()函数接受一个向量作为输入,而iq.score是一个列表对象,即
> iq.scores <- list(100, 120, 103, 80, 99)
> mean(iq.scores)
[1] NA
Warning message:
In mean.default(iq.scores) : 参数不是数值也不是逻辑值:回覆NA
使用unlist()将列表对象展开成向量。
> mean(unlist(iq.scores))
[1] 100.4
> unlist(iq.scores)
[1] 100 120 103 80 99
> mean(c(100,120,103, 80,99))
上面这个例子非常简单,因为这个列表每个元素是由一个数值构成的。
例子2:列表的每个元素是由向量构成,即
> ex2 <- list(1:100, 101:200, 201:300, 301:400, 401:500)
> mean(unlist(ex2))
[1] 250.5
> unlist(ex2)[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17[18] 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34[35] 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51[52] 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68[69] 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85[86] 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102
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[494] 494 495 496 497 498 499 500
例3:
列表的每个元素是向量,并且向量的长度相等,就如例2中一样,这样可以将这个列表变成矩阵的形式。
> ex2 <- list(1:100, 101:200, 201:300, 301:400, 401:500)
> matrix(unlist(ex2), nrow=100,ncol=5, byrow=FALSE)[,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 101 201 301 401[2,] 2 102 202 302 402[3,] 3 103 203 303 403[4,] 4 104 204 304 404[5,] 5 105 205 305 405[6,] 6 106 206 306 406[7,] 7 107 207 307 407[8,] 8 108 208 308 408[9,] 9 109 209 309 409[10,] 10 110 210 310 410[11,] 11 111 211 311 411[12,] 12 112 212 312 412[13,] 13 113 213 313 413[14,] 14 114 214 314 414[15,] 15 115 215 315 415[16,] 16 116 216 316 416[17,] 17 117 217 317 417[18,] 18 118 218 318 418[19,] 19 119 219 319 419[20,] 20 120 220 320 420[21,] 21 121 221 321 421[22,] 22 122 222 322 422[23,] 23 123 223 323 423[24,] 24 124 224 324 424[25,] 25 125 225 325 425[26,] 26 126 226 326 426[27,] 27 127 227 327 427[28,] 28 128 228 328 428[29,] 29 129 229 329 429[30,] 30 130 230 330 430[31,] 31 131 231 331 431[32,] 32 132 232 332 432[33,] 33 133 233 333 433[34,] 34 134 234 334 434[35,] 35 135 235 335 435[36,] 36 136 236 336 436[37,] 37 137 237 337 437[38,] 38 138 238 338 438[39,] 39 139 239 339 439[40,] 40 140 240 340 440[41,] 41 141 241 341 441[42,] 42 142 242 342 442[43,] 43 143 243 343 443[44,] 44 144 244 344 444[45,] 45 145 245 345 445[46,] 46 146 246 346 446[47,] 47 147 247 347 447[48,] 48 148 248 348 448[49,] 49 149 249 349 449[50,] 50 150 250 350 450[51,] 51 151 251 351 451[52,] 52 152 252 352 452[53,] 53 153 253 353 453[54,] 54 154 254 354 454[55,] 55 155 255 355 455[56,] 56 156 256 356 456[57,] 57 157 257 357 457[58,] 58 158 258 358 458[59,] 59 159 259 359 459[60,] 60 160 260 360 460[61,] 61 161 261 361 461[62,] 62 162 262 362 462[63,] 63 163 263 363 463[64,] 64 164 264 364 464[65,] 65 165 265 365 465[66,] 66 166 266 366 466[67,] 67 167 267 367 467[68,] 68 168 268 368 468[69,] 69 169 269 369 469[70,] 70 170 270 370 470[71,] 71 171 271 371 471[72,] 72 172 272 372 472[73,] 73 173 273 373 473[74,] 74 174 274 374 474[75,] 75 175 275 375 475[76,] 76 176 276 376 476[77,] 77 177 277 377 477[78,] 78 178 278 378 478[79,] 79 179 279 379 479[80,] 80 180 280 380 480[81,] 81 181 281 381 481[82,] 82 182 282 382 482[83,] 83 183 283 383 483[84,] 84 184 284 384 484[85,] 85 185 285 385 485[86,] 86 186 286 386 486[87,] 87 187 287 387 487[88,] 88 188 288 388 488[89,] 89 189 289 389 489[90,] 90 190 290 390 490[91,] 91 191 291 391 491[92,] 92 192 292 392 492[93,] 93 193 293 393 493[94,] 94 194 294 394 494[95,] 95 195 295 395 495[96,] 96 196 296 396 496[97,] 97 197 297 397 497[98,] 98 198 298 398 498[99,] 99 199 299 399 499
[100,] 100 200 300 400 500
参考:
《R语言经典实例(原书第2版)》(2020年5月出版, 机工社)(这本书写的很好,对于初学者很友好,推荐)
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