京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言列表
列表是R语言中的对象,它包含不同类型的元素,比如 - 数字,字符串,向量和另一个列表等。一个列表还可以包含一个矩阵或一个函数作为它的元素。使用list()函数创建列表。
创建一个列表
下面是一个例子来创建一个包含字符串,数字,向量和逻辑值的列表
# Create a list containing strings, numbers, vectors and a logical values.
list_data <- list("Red", "Green", c(21,32,11), TRUE, 51.23, 119.1)
print(list_data)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[[1]]
[1] "Red"
[[2]]
[1] "Green"
[[3]]
[1] 21 32 11
[[4]]
[1] TRUE
[[5]]
[1] 51.23
[[6]]
[1] 119.1
命名列表元素
列表元素可以给定它们的名字并且可以使用这些名称来访问。
# Create a list containing a vector, a matrix and a list.
list_data <- list(c("Jan","Feb","Mar"), matrix(c(3,9,5,1,-2,8), nrow=2), list("green",12.3))
# Give names to the elements in the list.
names(list_data) <- c("1st Quarter", "A_Matrix", "A Inner list")
# Show the list.
print(list_data)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
$`1st_Quarter`
[1] "Jan" "Feb" "Mar"
$A_Matrix
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3 5 -2
[2,] 9 1 8
$A_Inner_list
$A_Inner_list[[1]]
[1] "green"
$A_Inner_list[[2]]
[1] 12.3
访问列表元素
列表的元素可以通过在列表中的元素的索引来访问。如遇命名列表也可以使用名称来访问。
我们继续使用在上面例子的列表
# Create a list containing a vector, a matrix and a list.
list_data <- list(c("Jan","Feb","Mar"), matrix(c(3,9,5,1,-2,8), nrow=2), list("green",12.3))
# Give names to the elements in the list.
names(list_data) <- c("1st Quarter", "A_Matrix", "A Inner list")
# Access the first element of the list.
print(list_data[1])
# Access the thrid element. As it is also a list, all its elements will be printed.
print(list_data[3])
# Access the list element using the name of the element.
print(list_data$A_Matrix)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
$`1st_Quarter`
[1] "Jan" "Feb" "Mar"
$A_Inner_list
$A_Inner_list[[1]]
[1] "green"
$A_Inner_list[[2]]
[1] 12.3
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3 5 -2
[2,] 9 1 8
操控列表元素
我们可以添加,删除和更新列表中的元素,如下图所示。我们可以增加或删除而且只能添加到列表的末尾的元素。但是可以更新任何元素。
# Create a list containing a vector, a matrix and a list.
list_data <- list(c("Jan","Feb","Mar"), matrix(c(3,9,5,1,-2,8), nrow=2), list("green",12.3))
# Give names to the elements in the list.
names(list_data) <- c("1st Quarter", "A_Matrix", "A Inner list")
# Add element at the end of the list.
list_data[4] <- "New element"
print(list_data[4])
# Remove the last element.
list_data[4] <- NULL
# Print the 4th Element.
print(list_data[4])
# Update the 3rd Element.
list_data[3] <- "updated element"
print(list_data[3])
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[[1]]
[1] "New element"
$NULL
$`A Inner list`
[1] "updated element"
合并列表
可以把所有的列表传到一个 list()函数合并多个列表成一个列表。
# Create two lists.
list1 <- list(1,2,3)
list2 <- list("Sun","Mon","Tue")
# Merge the two lists.
merged.list <- c(list1,list2)
# Print the merged list.
print(merged.list)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] 2
[[3]]
[1] 3
[[4]]
[1] "Sun"
[[5]]
[1] "Mon"
[[6]]
[1] "Tue"
转换列表为向量
列表可以被转换为一个向量,以便能用于进一步操纵向量的元素。所有关于向量的算术运算可以在列表被转换为矢量之后被应用。要做到这一点转换,使用unlist() 函数。它以列表作为输入,并产生一个向量。
# Create lists.
list1 <- list(1:5)
print(list1)
list2 <-list(10:14)
print(list2)
# Convert the lists to vectors.
v1 <- unlist(list1)
v2 <- unlist(list2)
print(v1)
print(v2)
# Now add the vectors
result <- v1+v2
print(result)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[[1]]
[1] 1 2 3 4 5
[[1]]
[1] 10 11 12 13 14
[1] 1 2 3 4 5
[1] 10 11 12 13 14
[1] 11 13 15 17 19
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12