如何在R中创建一个大型列表，而不使用循环。

Question

14 浏览2023年4月19日

匿名的 2023年4月20日

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我在R中有大约500个数据框，每个数据框有两列和不同数量的行（从10到30）。我还有一个包含数据框名称的字符向量。我想将所有这些数据框捆绑到一个单独的列表中，这样我就可以通过数据框名称引用这些列表元素。\n我考虑使用循环来遍历数据框，并在每一步将它们添加到列表中，但是我无法成功实现。

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匿名的 · Answer 1 · 2023-08-30T11:27:51+00:00

问题的原因是用户想要在R中创建一个大的列表，但是不想使用循环。用户提供的代码使用了循环来创建列表，违反了不使用循环的要求。

解决方法是使用lapply函数来代替循环。这样可以更简洁地创建一个大的列表。下面是使用lapply函数的代码：

df_names <- c() # yours dataframes names character vector
lst <- lapply(df_names, function(x) get(x))

通过使用lapply函数，可以避免使用循环来创建列表，提高了代码的效率和简洁性。这个方法可以帮助用户在R中创建一个大的列表而不使用循环。

匿名的 · Answer 2 · 2023-07-07T13:59:53+00:00

在R中创建一个大列表的问题是一个常见的情况，特别是当有大量的数据框需要处理时。在R中，通常使用循环来逐个创建数据框，并将它们存储在一个列表中。然而，使用循环的方式会导致代码的可读性变差，并且执行时间较长。

解决这个问题的一种方法是使用mget()函数。这个函数可以接受一个存储数据框名称的向量，并返回一个包含这些数据框的列表。下面是一个示例代码：

df_names <- c("df1", "df2", "df3", ..., "df500")
df_list <- mget(df_names)

这种方法可以快速创建一个包含500个数据框的列表，而不需要使用循环。

然而，更好的解决方案是避免一开始就在工作空间中创建500个数据框。有两种常见的方法可以实现这一点：

1.立即在列表中加载/创建数据框：在处理数据之前，将数据框加载到一个列表中，而不是将它们存储在单独的变量中。这样做可以提高代码的可读性，并且可以更方便地处理数据。

2.将数据以一种合适的格式整理成一个大的数据框：如果可能的话，将数据整理成一个大的数据框，而不是将它们分散在多个数据框中。这样可以更方便地进行数据分析和操作，并且可以减少代码的复杂度。

最后，文章提醒读者，在处理大量数据时，要考虑到变量的数量。如果变量太多，可能会导致程序状态的混乱和不正确的推理。因此，应该尽量减少变量的数量，以提高代码的可读性和可维护性。