R语言入门 Chapter03 | 列表
【摘要】
不登高山,不知天之高也；不临深溪,不知地之厚也。 ——荀子
这篇文章讲述的是R语言中关于列表的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
Chapter03 | 列表
1、列表顾名思义就是用来存储很多内容的一个集合，在其他编程语言中，列表一般和数组是等同的，但是在R语言中，列表确实R中最复杂的...
不登高山,不知天之高也；不临深溪,不知地之厚也。 ——荀子
这篇文章讲述的是R语言中关于列表的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
1、列表顾名思义就是用来存储很多内容的一个集合，在其他编程语言中，列表一般和数组是等同的，但是在R语言中，列表确实R中最复杂的一种数据结构，也是非常重要的一种数据结构。
2、列表就是一些对象的有序集合。队列中可以存储若干向量、矩阵、数据框、甚至其他列表的组合。
向量和列表：
1、在模式上和向量类似，都说是一维数据组合。
2、向量只能存储一种数据类型，列表中的对象可以是R中的任何数据结构，甚至列表本身。
自带列表：
- state.center // 美国每个州的经纬度
- 1、列表的创建
# 分别创建以下四个
> a <- 1:20
> b <- matrix(1:24,4,6)
> c=mtcars
> d <- "This is a test list"
# 创建一个列表来存取以上内容
> mlist <- list(a,b,c,d)
> mlist
[[1]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
[[2]] [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 1 5 9 13 17 21
[2,] 2 6 10 14 18 22
[3,] 3 7 11 15 19 23
[4,] 4 8 12 16 20 24
[[3]] mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
[[4]]
[1] "This is a test list"
# 为每个对象添加一个名称
> mlist <- list(first=a,second=b,third=c,fourth=d)
> mlist
$first
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
$second [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 1 5 9 13 17 21
[2,] 2 6 10 14 18 22
[3,] 3 7 11 15 19 23
[4,] 4 8 12 16 20 24
$third mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
$fourth
[1] "This is a test list"
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
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- 13
- 14
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- 20
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- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
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- 40
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- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
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- 55
- 56
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- 58
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- 60
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- 67
- 68
- 69
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
- 78
- 79
- 80
- 81
- 82
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- 88
- 89
- 90
- 91
- 92
- 93
- 94
- 95
- 96
- 97
- 98
- 99
- 100
- 101
- 102
- 103
- 104
- 105
- 106
- 107
- 108
- 2、列表的访问
# 索引进行访问
> mlist[1]
$first
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
# 访问多个元素 ,需要使用向量
> mlist[c(1,4)]
$first
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
$fourth
[1] "This is a test list"
# 使用名字来访问列表
> state.center[c("x","y")]
$x
[1] -86.7509 -127.2500 -111.6250 -92.2992 -119.7730 -105.5130 -72.3573 -74.9841 -81.6850
[10] -83.3736 -126.2500 -113.9300 -89.3776 -86.0808 -93.3714 -98.1156 -84.7674 -92.2724
[19] -68.9801 -76.6459 -71.5800 -84.6870 -94.6043 -89.8065 -92.5137 -109.3200 -99.5898
[28] -116.8510 -71.3924 -74.2336 -105.9420 -75.1449 -78.4686 -100.0990 -82.5963 -97.1239
[37] -120.0680 -77.4500 -71.1244 -80.5056 -99.7238 -86.4560 -98.7857 -111.3300 -72.5450
[46] -78.2005 -119.7460 -80.6665 -89.9941 -107.2560
$y
[1] 32.5901 49.2500 34.2192 34.7336 36.5341 38.6777 41.5928 38.6777 27.8744 32.3329 31.7500
[12] 43.5648 40.0495 40.0495 41.9358 38.4204 37.3915 30.6181 45.6226 39.2778 42.3645 43.1361
[23] 46.3943 32.6758 38.3347 46.8230 41.3356 39.1063 43.3934 39.9637 34.4764 43.1361 35.4195
[34] 47.2517 40.2210 35.5053 43.9078 40.9069 41.5928 33.6190 44.3365 35.6767 31.3897 39.1063
[45] 44.2508 37.5630 47.4231 38.4204 44.5937 43.0504
# 访问列表的元素
> mlist$first
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
# 高效方法
> state.center$x
[1] -86.7509 -127.2500 -111.6250 -92.2992 -119.7730 -105.5130 -72.3573 -74.9841 -81.6850
[10] -83.3736 -126.2500 -113.9300 -89.3776 -86.0808 -93.3714 -98.1156 -84.7674 -92.2724
[19] -68.9801 -76.6459 -71.5800 -84.6870 -94.6043 -89.8065 -92.5137 -109.3200 -99.5898
[28] -116.8510 -71.3924 -74.2336 -105.9420 -75.1449 -78.4686 -100.0990 -82.5963 -97.1239
[37] -120.0680 -77.4500 -71.1244 -80.5056 -99.7238 -86.4560 -98.7857 -111.3300 -72.5450
[46] -78.2005 -119.7460 -80.6665 -89.9941 -107.2560
# 输出列表的第一个数，一个中括号输出的是列表的子集，本质还是一个列表输入两个中括号输出的是元素本身的类型
> mlist[[1]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
> mlist[1]
$first
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 单双中括号的区别
# 通过class函数查看类型
> class(mlist[2])
[1] "list"
> class(mlist[[2]])
[1] "matrix"
# 给列表进行赋值
mlist[[5]] <- iris # 使用两个中括号正确
# 清空列表的值
mlist[5] <- NULL #
mlist[[5]] <- NULL # 清空列表元素的值
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
各位路过的朋友，如果觉得可以学到些什么的话，点个赞再走吧，欢迎各位路过的大佬评论，指正错误，也欢迎有问题的小伙伴评论留言，私信。每个小伙伴的关注都是本人更新博客的动力！！！
文章来源: buwenbuhuo.blog.csdn.net，作者：不温卜火，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
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