У меня есть два списка
first = list(a = 1, b = 2, c = 3)
second = list(a = 2, b = 3, c = 4)
Я хочу объединить эти два списка, чтобы конечный продукт
$a
[1] 1 2
$b
[1] 2 3
$c
[1] 3 4
Есть ли простая функция для этого?
У меня есть два списка
first = list(a = 1, b = 2, c = 3)
second = list(a = 2, b = 3, c = 4)
Я хочу объединить эти два списка, чтобы конечный продукт
$a
[1] 1 2
$b
[1] 2 3
$c
[1] 3 4
Есть ли простая функция для этого?
Если списки всегда имеют ту же структуру, что и в примере, то более простым решением является
mapply(c, first, second, SIMPLIFY=FALSE)
Это очень простая адаптация функции modifyList от Sarkar. Поскольку он рекурсивный, он будет обрабатывать более сложные ситуации, чем mapply
, и он будет обрабатывать несоответствующие ситуации имен, игнорируя элементы во втором, которые не находятся в "первом".
appendList <- function (x, val)
{
stopifnot(is.list(x), is.list(val))
xnames <- names(x)
for (v in names(val)) {
x[[v]] <- if (v %in% xnames && is.list(x[[v]]) && is.list(val[[v]]))
appendList(x[[v]], val[[v]])
else c(x[[v]], val[[v]])
}
x
}
> appendList(first,second)
$a
[1] 1 2
$b
[1] 2 3
$c
[1] 3 4
Вот два варианта: первый:
both <- list(first, second)
n <- unique(unlist(lapply(both, names)))
names(n) <- n
lapply(n, function(ni) unlist(lapply(both, `[[`, ni)))
и второй, который работает только в том случае, если они имеют одинаковую структуру:
apply(cbind(first, second),1,function(x) unname(unlist(x)))
Оба дают желаемый результат.
Вот код, который я написал, основываясь на ответе @Andrei, но без элегантности/простоты. Преимуществом является то, что он позволяет более сложное рекурсивное слияние, а также отличается между элементами, которые должны быть связаны с rbind
и теми, которые только что связаны с c
:
# Decided to move this outside the mapply, not sure this is
# that important for speed but I imagine redefining the function
# might be somewhat time-consuming
mergeLists_internal <- function(o_element, n_element){
if (is.list(n_element)){
# Fill in non-existant element with NA elements
if (length(n_element) != length(o_element)){
n_unique <- names(n_element)[! names(n_element) %in% names(o_element)]
if (length(n_unique) > 0){
for (n in n_unique){
if (is.matrix(n_element[[n]])){
o_element[[n]] <- matrix(NA,
nrow=nrow(n_element[[n]]),
ncol=ncol(n_element[[n]]))
}else{
o_element[[n]] <- rep(NA,
times=length(n_element[[n]]))
}
}
}
o_unique <- names(o_element)[! names(o_element) %in% names(n_element)]
if (length(o_unique) > 0){
for (n in o_unique){
if (is.matrix(n_element[[n]])){
n_element[[n]] <- matrix(NA,
nrow=nrow(o_element[[n]]),
ncol=ncol(o_element[[n]]))
}else{
n_element[[n]] <- rep(NA,
times=length(o_element[[n]]))
}
}
}
}
# Now merge the two lists
return(mergeLists(o_element,
n_element))
}
if(length(n_element)>1){
new_cols <- ifelse(is.matrix(n_element), ncol(n_element), length(n_element))
old_cols <- ifelse(is.matrix(o_element), ncol(o_element), length(o_element))
if (new_cols != old_cols)
stop("Your length doesn't match on the elements,",
" new element (", new_cols , ") !=",
" old element (", old_cols , ")")
}
return(rbind(o_element,
n_element,
deparse.level=0))
return(c(o_element,
n_element))
}
mergeLists <- function(old, new){
if (is.null(old))
return (new)
m <- mapply(mergeLists_internal, old, new, SIMPLIFY=FALSE)
return(m)
}
Вот мой пример:
v1 <- list("a"=c(1,2), b="test 1", sublist=list(one=20:21, two=21:22))
v2 <- list("a"=c(3,4), b="test 2", sublist=list(one=10:11, two=11:12, three=1:2))
mergeLists(v1, v2)
Это приводит к:
$a
[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 3 4
$b
[1] "test 1" "test 2"
$sublist
$sublist$one
[,1] [,2]
[1,] 20 21
[2,] 10 11
$sublist$two
[,1] [,2]
[1,] 21 22
[2,] 11 12
$sublist$three
[,1] [,2]
[1,] NA NA
[2,] 1 2
Да, я знаю - возможно, не самое логичное слияние, но у меня сложный параллельный цикл, который мне пришлось создать более настраиваемую функцию .combine
, и поэтому я написал этого монстра: -)
list3 <- append(list1, list2)
также будет работать
В общем случае,
merge_list <- function(...) by(v<-unlist(c(...)),names(v),base::c)
Обратите внимание, что решение by()
возвращает список attribute
d, поэтому он будет печатать по-другому, но все равно будет списком. Но вы можете избавиться от атрибутов с помощью attr(x,"_attribute.name_")<-NULL
. Возможно, вы также можете использовать aggregate()
.