Применить purrr :: map к последовательности элементов вложенного списка [duplicate]

Теперь пакет purrr делает этот процесс очень простым:

library(purrr)

before %>% transpose()

## $x
## $x$a
##   a x
## 1 1 2
## 
## $x$b
##   b w
## 1 5 6
## 
## 
## $y
## $y$a
##   a y
## 1 3 4
## 
## $y$b
##   b z
## 1 7 8

Я столкнулся с этой проблемой, но мне было нужно решение, в котором сохранялись имена каждого элемента. Решение, которое я придумал, должно также работать, когда вспомогательные списки не имеют одинаковой длины.

invertList = function(l){
  elemnames = NULL
  for (i in seq_along(l)){
    elemnames = c(elemnames, names(l[[i]]))
  }

  elemnames = unique(elemnames)

  res = list()
  for (i in seq_along(elemnames)){
    res[[elemnames[i]]] = list()
    for (j in seq_along(l)){
      if(exists(elemnames[i], l[[j]], inherits = F)){
        res[[i]][[names(l)[j]]] = l[[names(l)[j]]][[elemnames[i]]]
      }
    }
  }
  res
}

Вот другая идея - используйте тот факт, что data.table может хранить data.frame (на самом деле, учитывая ваш вопрос, возможно, вам даже не нужно работать со списками списков и может просто работать с data.table]:

library(data.table)

dt = as.data.table(before)
after = as.list(data.table(t(dt)))

Хотя это старый вопрос, я нашел его при поиске той же проблемы, и второй удар по google имел гораздо более элегантное решение, на мой взгляд:

list_of_lists <- list(a=list(x="ax", y="ay"), b=list(w="bw", z="bz"))
new <- do.call(rbind, list_of_lists) 

new теперь представляет собой прямоугольную структуру, странный объект: список с атрибутом измерения. Он работает с как можно большим количеством элементов, если каждый подсписчик имеет одинаковую длину. Чтобы изменить его на более общий R-объект, можно было бы, например, создать такую ​​матрицу:

new.dims <- dim(new)
matrix(new,nrow = new.dims[1])

new.dims необходимо было сохранить, так как функция matrix() удаляет атрибут список. Другой способ:

new <- do.call(c, new) 
dim(new) <- new.dims

Теперь вы можете, например, преобразовать его в data.frame с помощью as.data.frame() и разделить его на столбцы или выполнить операции с колониальной разметкой. Прежде чем вы это сделаете, вы также можете изменить атрибут dim матрицы, если он лучше подходит вашим потребностям.