r-如何以干净的方式在深度嵌套列表上应用函数

Question

在像这样的嵌套列表中

l <- list(list(list(111, 112, 113), list(121, 122, 123)),
list(list(211, 212, 213), list(221, 222, 223)))
> str(l )
List of 2
$ :List of 2
..$ :List of 3
.. ..$ : num 111
.. ..$ : num 112
.. ..$ : num 113
..$ :List of 3
.. ..$ : num 121
.. ..$ : num 122
.. ..$ : num 123
$ :List of 2
..$ :List of 3
.. ..$ : num 211
.. ..$ : num 212
.. ..$ : num 213
..$ :List of 3
.. ..$ : num 221
.. ..$ : num 222
.. ..$ : num 223

我们可以通过这个在第一级应用一个函数，例如length()

lapply(l, length)

但是，当在更深的嵌套级别上应用函数时，我的代码大小会呈指数级增长。。。

# apply length() on second level
lapply(l, function(x)
lapply(x, function(y) length(y)))
# square every list element of second level
lapply(l, function(x) 
lapply(x, function(y) 
lapply(y, function(z) z^2)))

或者，为了改变出现在较低级别列表中某些位置的元素(即LHS的修改(，我没有比做for循环更好的主意了。

# subtract 1 from first element of each second level list
for(i in sequence(length(l))) {
l[[i]][[1]][[1]] <- l[[i]][[1]][[1]] - 1
l[[i]][[2]][[1]] <- l[[i]][[2]][[1]] - 1
}

我错过什么了吗？是否有任何清洁剂基础R解决方案？

Answer 1

根据我的经验，列表不容易掌握(希望有一天能达到(。我不知道有什么灵丹妙药，但这里有一些边际步骤，您可以简化当前代码：

lengths(l)
# instead of
lapply(l, length)

lapply(l, lengths)
# instead of
lapply(l, function(x)
lapply(x, function(y) length(y)))

rapply(l, function(x) x^2, how="list") # credit to Cath
# instead of
lapply(l, function(x) 
lapply(x, function(y) 
lapply(y, function(z) z^2)))

for (i in seq_along(l)) {
l[[i]] <- lapply(l[[i]], function(x) {x[[1]] <- x[[1]] - 1; x})
}
# Instead of 
for(i in sequence(length(l))) {
l[[i]][[1]][[1]] <- l[[i]][[1]][[1]] - 1
l[[i]][[2]][[1]] <- l[[i]][[2]][[1]] - 1
}