Списки в языке программирования R: как создавать и выбирать элементы.
Эвелин Кларк
⚡ Умное резюме
В R List — это объект, который хранит векторы, матрицы, фреймы данных и даже другие списки в одном контейнере. Функция list() создает его, а двойные квадратные скобки извлекают любой элемент обратно.
Что такое список R?
Р-список — это объект в программировании на R, который включает в себя матрицы, векторы, фреймы данных или списки. R List также используется для хранения коллекции объектов и использования их, когда они нам нужны. Мы можем представить список R как сумку, в которую можно положить множество разных предметов. Когда нам нужно использовать предмет, мы можем открыть сумку и использовать его.
В отличие от вектора, именно это делает «мешок» полезным. Вектор заставляет каждый элемент относиться к одному типу, поэтому, поместив слово рядом с числом, число превращается в текст. Список не подчиняется такому правилу, поэтому он может содержать пятиэлементный вектор, состоящий из двух строк. матрица и расположенный рядом фрейм данных из 714 строк, без каких-либо изменений в них.
Синтаксис списка в R
Для создания списков в языке программирования R можно использовать функцию `list()`:
list(element_1, ...) arguments: -element_1: store any type of R object -...: pass as many objects as specifying. each object needs to be separated by a comma
Каждый аргумент может быть представлен в чистом виде или в форме tag = значениеАргумент без метки становится позиционным элементом, достижимым только по его номеру, в то время как аргумент с меткой также получает имя. Базовая справочная информация R для список() В документации указаны обе формы, и отмечается, что unlist() является приблизительной обратной функцией к as.list().
Как создать список в R
Ниже приведен пошаговый процесс создания списка в R:
В приведенном ниже примере мы создадим три разных объекта: вектор, матрицу и объект. Фрейм данных используя функцию списка в R.
Шаг 1) Создайте вектор
Используйте приведенный ниже код, чтобы создать вектор в R.
# Vector with numeric from 1 up to 5
vect <- 1:5
Оператор двоеточия формирует последовательность 1, 2, 3, 4, 5 в виде целочисленного вектора, а стрелка присваивания сохраняет его под именем vect.
Шаг 2) Создайте матрицу
Теперь создайте матрицу, используя следующий код.
# A 2x 5 matrix
mat <- matrix(1:9, ncol = 5)
dim(mat)
Здесь следует обратить внимание на две детали. Для сетки из двух строк и пяти столбцов требуется десять значений, но предоставлено только девять, поэтому R повторно использует последовательность и выводит предупреждение о том, что длина данных не является кратной числу строк. Именно из-за этого повторного использования значения вторая строка выводимой матрицы заканчивается на 1, а не на 10. Затем вызов функции dim() сообщает о форме матрицы.
Выход:
## [1] 2 5
Шаг 3) Создайте фрейм данных
Создайте фрейм данных в R, используя приведенный ниже код.
# select the 10th row of the built-in R data set EuStockMarkets
df <- EuStockMarkets[1:10,]
В комментарии упоминается десятая строка, но выражение сохраняет строки с 1 по 10 встроенной серии EuStockMarkets. При использовании подмножества также отбрасывается класс временного ряда, поэтому возвращается числовая матрица, а не настоящий фрейм данных, именно поэтому в приведенном ниже результате вместо имен строк используются метки строк в стиле [1,]. Оберните вызов в as.data.frame() всякий раз, когда требуется настоящий фрейм данных.
Шаг 4) Создайте список в R
Теперь мы можем поместить три объекта в список R, используя приведенный ниже код.
# Construct list with these vec, mat, and df:
my_list <- list(vect, mat, df)
my_list
Выход:
## [[1]] ## [1] 1 2 3 4 5 ## [[2]] ## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] ## [1,] 1 3 5 7 9 ## [2,] 2 4 6 8 1 ## [[3]] ## DAX SMI CAC FTSE ## [1,] 1628.75 1678.1 1772.8 2443.6 ## [2,] 1613.63 1688.5 1750.5 2460.2 ## [3,] 1606.51 1678.6 1718.0 2448.2 ## [4,] 1621.04 1684.1 1708.1 2470.4 ## [5,] 1618.16 1686.6 1723.1 2484.7 ## [6,] 1610.61 1671.6 1714.3 2466.8 ## [7,] 1630.75 1682.9 1734.5 2487.9 ## [8,] 1640.17 1703.6 1757.4 2508.4 ## [9,] 1635.47 1697.5 1754.0 2510.5 ## [10,] 1645.89 1716.3 1754.3 2497.4
Три заголовка в двойных скобках в этом выводе обозначают позиции в списке. Ничего не было преобразовано или изменено: первый элемент по-прежнему является целочисленным вектором, второй элемент по-прежнему является матрицей, а третий элемент по-прежнему содержит все десять строк с ценами акций.
Выберите элементы из списка R
После того, как мы создали список, мы можем легко получить к нему доступ. Нам нужно использовать [[index]] для выбора элемента в списке. Значение внутри двойных квадратных скобок обозначает позицию элемента в списке, который мы хотим выбрать.tracНапример, если мы передадим число 2 в скобках, R вернет второй элемент из списка.
Теперь в этом Учебник R, давайте попробуем выбрать второй элемент списков в R с именем my_list, мы используем my_list[[2]]
# Print second element of the list
my_list[[2]]
Выход:
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] ## [1,] 1 3 5 7 9 ## [2,] 2 4 6 8 1
Одинарные и двойные скобки не взаимозаменяемы, и их путаница является наиболее распространенной причиной ошибок в списках. Одна скобка сохраняет обертку, две скобки ее удаляют.
| Выражение | Что возвращается | Класс результата | Используйте это, когда |
|---|---|---|---|
| мой_список[[2]] | Сам сохраненный элемент | Что бы ни хранилось, здесь это матрица. | Вам необходимо произвести вычисления над одним элементом. |
| мой_список[2] | Подсписок, содержащий этот единственный элемент. | список | Необходимо сохранить обертку списка. |
| my_list[c(1, 3)] | Подсписок выбранных элементов | список | Вам необходимо несколько элементов одновременно. |
| my_list[-2] | Все элементы, кроме второго. | список | Вам нужно перетащить элемент. |
# Compare the two bracket styles class(my_list[[2]]) # the matrix itself class(my_list[2]) # a list of length one # Several elements, and everything but one element my_list[c(1, 3)] my_list[-2]
Именованные списки в R
Позиционные индексы ненадежны: вставка одного элемента и всех последующих чисел приводит к сдвигу. Присвоение имен элементам устраняет этот риск и делает код похожим на описываемые им данные. Имена можно указывать при создании списка или добавлять позже с помощью функции names().
# Tag each element at creation time named_list <- list(numbers = vect, grid = mat, prices = df) # Three ways to reach the same element named_list$grid named_list[["grid"]] named_list["grid"] # returns a one-element list # Read or replace the names later names(named_list) names(named_list)[2] <- "grid_2x5"
Оператор $ и двойные скобки отличаются в одном аспекте, который может сбить с толку новичков. Оператор $ выполняет частичное совпадение, поэтому named_list$pri по-прежнему находит цены, в то время как named_list[[“pri”]] возвращает NULL, поскольку двойные скобки точно совпадают, если не указан параметр exact = FALSE. Частичное совпадение удобно в консоли, но небезопасно в скрипте, поэтому в сохраненном коде предпочтительнее использовать точную форму.
# A compact map of the whole structure
str(named_list)
Функция str() выводит по одной строке для каждого элемента, указывая его тип и размер. Это самый быстрый способ убедиться, что список содержит ожидаемые элементы, прежде чем переходить к нужному элементу по индексу.
Изменение, добавление и удаление элементов в списке R.
Список не является фиксированным после создания. Те же методы доступа, которые считывают элемент, также записывают в него данные, поэтому обновление, расширение и сжатие списка осуществляются с помощью обычного присваивания.
# Replace an element in place named_list[["numbers"]] <- 1:10 # Add a new element simply by naming it named_list[["created"]] <- Sys.Date() # Append without a name: the element lands at the end named_list <- append(named_list, list(TRUE)) # Delete an element by assigning NULL to it named_list[["created"]] <- NULL
- Заменить: Присвоение существующему имени перезаписывает этот элемент, оставляя его положение неизменным.
- Добавить: Присвоение значения несуществующему имени приводит к добавлению нового элемента в конец списка.
- Добавить: Функция `append()` принимает список в качестве второго аргумента, поэтому перед передачей простого значения оберните его в `list()`.
- Удалить: Присвоение значения NULL в двойных скобках удаляет элемент и сокращает список.
Одно из последствий часто ставит людей в тупик: поскольку NULL означает удаление, вы не можете хранить фактическое значение NULL в двойных скобках. Вместо этого используйте присваивание в одинарных скобках, например, named_list[“empty”] <- list(NULL), что сохраняет ячейку и помещает в нее NULL.
Вложенные списки и функция unlist() в R
Поскольку список может содержать любой объект R, он может содержать и другой список. Вложенность — это способ представления объектов конфигурации, JSON-ответов и результатов модели в R, поэтому работа со вложенным списком и его преобразование в однородный список — это обычные задачи.
# A list whose elements are themselves lists project <- list( meta = list(owner = "analyst", year = 2026), data = list(vect, mat) ) # Chain the accessors to reach an inner value project$meta$year project[["data"]][[2]] # Flatten every level into one atomic vector flat <- unlist(project) # Strip a single level and keep the rest as a list half <- unlist(project, recursive = FALSE)
Сглаживание имеет свою цену, которую стоит понимать. Функция unlist() должна возвращать один атомарный вектор, поэтому она преобразует каждое значение в наиболее общий из присутствующих типов, следуя порядку: логическое число, целое число, число с плавающей запятой, символ. Вложенный список, в котором числа смешаны с текстом, поэтому возвращается полностью в виде текста. Имена результата формируются путем объединения внешних и внутренних тегов, поэтому элемент поступает как meta.owner, а не owner.
Передайте use.names = FALSE, если эти составные имена не нужны, и установите recursive = FALSE, если следует удалить только самый внешний слой. Если значения должны сохранять свои типы, оставьте структуру неизменной и обрабатывайте список целиком, а не сглаживайте его.
Встроенный фрейм данных в R
Списки часто заполняются данными, считанными с диска или из интернета, поэтому полезно понимать, как формируется фрейм данных до того, как он будет в него помещен. Прежде чем создавать собственный фрейм данных, можно взглянуть на доступный в интернете набор данных R. Набор данных «тюрьма» имеет размерность 714×5. Быстро просмотреть нижнюю часть фрейма данных можно с помощью функции tail(). По аналогии, head() отображает верхнюю часть фрейма данных. Количество отображаемых строк можно указать с помощью head(df, 5). Подробнее о функции read.csv() мы узнаем позже. импорт данных в R учебное пособие.
PATH <-'https://raw.githubusercontent.com/guru99-edu/R-Programming/master/prison.csv'
df <- read.csv(PATH)[1:5]
head(df, 5)
Выход:
## X state year govelec black ## 1 1 1 80 0 0.2560 ## 2 2 1 81 0 0.2557 ## 3 3 1 82 1 0.2554 ## 4 4 1 83 0 0.2551 ## 5 5 1 84 0 0.2548
Следующий за read.csv() фрагмент [1:5] выбирает первые пять столбцов, а не первые пять строк, поскольку фрейм данных сам по себе является списком столбцов. Индексация списка в один квадратный скобочный указатель возвращает меньший список, и в данном случае этот меньший список по-прежнему является фреймом данных.
Мы можем проверить структуру фрейма данных с помощью str:
# Structure of the data
str(df)
Выход:
## 'data.frame': 714 obs. of 5 variables: ## $ X : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... ## $ state : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... ## $ year : int 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 ... ## $ govelec: int 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 ... ## $ black : num 0.256 0.256 0.255 0.255 0.255 ...
Все переменные хранятся в численный формат. Префикс $ в каждой строке — это тот же оператор, который использовался ранее для именованных списков, что подтверждает, что фрейм данных представляет собой список столбцов одинаковой длины с прямоугольной меткой. Таким образом, все знания, полученные при именовании, выборе и удалении элементов списка, напрямую переносятся на типы данных R и к столбцам фрейма данных.
