如何使用 lapply() 获取列表中每个元素的名称?

How to get the name of each element of a list using lapply()?

假设我有以下列表

> test <- list("a" = 1, "b" = 2)

列表中的每个元素都有一个名称:

> names(test)

现在,我想使用 lapply() 提取该名称,因为我想在将使用 lapply 调用的新函数中使用它。我只是不知道如何提取每个元素的名称。

我试过使用 deparse()substitute() 但结果很奇怪:

> lapply(test, function(x) {deparse(substitute(x))})
$a
[1] "X[[i]]"

$b
[1] "X[[i]]"

有人知道吗?

精度:

我想做这样的事情: 我有一个类似于测试的列表:

> test <- list("a" = matrix(1, ncol = 3), "b" = matrix(2, ncol = 3))

我想对该列表应用一个函数,该函数转换每个元素内的数据并为每一列指定特定名称:

make_df <- function(x) {
  output <- data.frame(x)
  names(output) <- c("items", "type", NAME_OF_X)
  return(output)
}
lapply(test, make_df)

预期输出为:

> test
$a
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    1    1
attr(,"names")
[1] "index" "type"  "a"    

$b
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    2    2
attr(,"names")
[1] "index" "type"  "b"    

我不知道如何获取元素的名称来为我的第三列命名。

假设您想让 test 的两个元素都包含一个 3 列矩阵,您可以使用 mapply() 并分别提供列表和列表的名称:

  test <- list("a" = matrix(1, ncol = 3), "b" = matrix(2, ncol = 3))

  make_df <- function(x, y) {
    output <- data.frame(x)
    names(output) <- c("items", "type", y)
    return(output)
  }

  mapply(make_df, x = test, y = names(test), SIMPLIFY = FALSE)

产生:

## $a
##   items type a
## 1     1    1 1
##
## $b
##   items type b
## 1     2    2 2

更新

要实现您在更新后的问题中描述的预期输出:

test.names <- lapply(names(test), function(x) c("index", "type", x))
Map(setNames, test, test.names)

产生:

## $a
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    1    1
## attr(,"names")
## [1] "a"     "index" "type"  
## 
## $b
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    2    2    2
## attr(,"names")
## [1] "b"     "index" "type"  

基于显示的预期输出

  make_attr_names <- function(x){
   x1 <- test[[x]]
   attr(x1, 'names') <- c('items','type', x)
   x1}
lapply(names(test), make_attr_names)  
 #[[1]]
 #    [,1] [,2] [,3]
 #[1,]    1    1    1
 #attr(,"names")
 #[1] "items" "type"  "a"    

 #[[2]]
 #    [,1] [,2] [,3]
 #[1,]    2    2    2
 #attr(,"names")
 #[1] "items" "type"  "b"  

或根据描述

 make_df <- function(x){
       setNames(as.data.frame(test[[x]]), c('items', 'type', x))}
 lapply(names(test), make_df)
 #[[1]]
 # items type a
 #1     1    1 1

 #[[2]]
 #  items type b
 #1     2    2 2

这是使用 purrr 的解决方案。它似乎 运行 比 aaronwolden 的解决方案快,但比 ak运行 的解决方案慢(如果这很重要):

library(purrr)
map2(test, names(test), function(vec, name) {
    names(vec) <- c("index", "type", name)
    return(vec)
})

$a
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    1    1
attr(,"names")
[1] "index" "type"  "a"    

$b
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    2    2
attr(,"names")
[1] "index" "type"  "b"