FUN内の重複インデックス名にアクセスする

lapply（）関数でリストのインデックス名を取得する方法はありますか？

n = names(mylist)
lapply(mylist, function(list.elem) { cat("What is the name of this list element?\n" })

前に、lapply（）が返すリストのインデックス名を保持できるかどうかを尋ねましたが、カスタム関数内の各要素名を簡単にフェッチできる方法があるかどうかはまだわかりません。名前自体でlapplyを呼び出さないようにしたいのですが、関数のパラメーターで名前を取得します。

残念ながら、 lapply渡したベクターの要素のみを提供します。通常の回避策は、ベクター自体ではなくベクターの名前またはインデックスを渡すことです。

ただし、常に追加の引数を関数に渡すことができるため、次のように機能します。

x <- list(a=11,b=12,c=13) # Changed to list to address concerns in commments
lapply(seq_along(x), function(y, n, i) { paste(n[[i]], y[[i]]) }, y=x, n=names(x))

ここではlapply、のインデックスを使用していますがx、xとの名前も渡していますx。ご覧のとおり、関数の引数の順序は何でもかまいません。lapply「要素」（ここではインデックス）で、追加の引数の中で指定されていない最初の引数に渡されます。この場合、私は指定しますy andしているnので、iは...

これは以下を生成します：

[[1]]
[1] "a 11"

[[2]]
[1] "b 12"

[[3]]
[1] "c 13"

UPDATEより単純な例、同じ結果：

lapply(seq_along(x), function(i) paste(names(x)[[i]], x[[i]]))

ここでは、関数は「グローバル」変数xを使用し、各呼び出しで名前を抽出します。

これは基本的に、Tommyと同じ回避策を使用しますが、では、Map()リストコンポーネントの名前を格納するグローバル変数にアクセスする必要はありません。

> x <- list(a=11, b=12, c=13)
> Map(function(x, i) paste(i, x), x, names(x))
$a
[1] "a 11"

$b
[1] "b 12"

$c
[1] "c 13

または、必要に応じて mapply()

> mapply(function(x, i) paste(i, x), x, names(x))
     a      b      c 
"a 11" "b 12" "c 13"

Rバージョン3.2の更新

免責事項：これはハックトリックであり、次のリリースでは機能しなくなる可能性があります。

これを使用してインデックスを取得できます：

> lapply(list(a=10,b=20), function(x){parent.frame()$i[]})
$a
[1] 1

$b
[1] 2

注：[]これが機能するには、が必要です。Rをだまして、シンボルi（の評価フレームにあるlapply）がより多くの参照を持っている可能性があるため、遅延複製がアクティブになる可能性があります。これがないと、Rは次のコピーを別々に保持しませんi。

> lapply(list(a=10,b=20), function(x){parent.frame()$i})
$a
[1] 2

$b
[1] 2

function(x){parent.frame()$i+0}またはのような他のエキゾチックなトリックを使用できますfunction(x){--parent.frame()$i}。

パフォーマンスへの影響

強制的に複製するとパフォーマンスが低下しますか？はい！ここにベンチマークがあります：

> x <- as.list(seq_len(1e6))

> system.time( y <- lapply(x, function(x){parent.frame()$i[]}) )
user system elapsed
2.38 0.00 2.37
> system.time( y <- lapply(x, function(x){parent.frame()$i[]}) )
user system elapsed
2.45 0.00 2.45
> system.time( y <- lapply(x, function(x){parent.frame()$i[]}) )
user system elapsed
2.41 0.00 2.41
> y[[2]]
[1] 2

> system.time( y <- lapply(x, function(x){parent.frame()$i}) )
user system elapsed
1.92 0.00 1.93
> system.time( y <- lapply(x, function(x){parent.frame()$i}) )
user system elapsed
2.07 0.00 2.09
> system.time( y <- lapply(x, function(x){parent.frame()$i}) )
user system elapsed
1.89 0.00 1.89
> y[[2]]
[1] 1000000

結論

この答えは、これを使用してはならないことを示しています...上記のTommyのような別のソリューションが見つかり、コードが読みやすくなるだけでなく、将来のリリースとの互換性が高まるだけでなく、コアチームが懸命に取り組んだ最適化が失われるリスクもあります。発展させる！

古いバージョンのトリック、動作しなくなりました：

> lapply(list(a=10,b=10,c=10), function(x)substitute(x)[[3]])

結果：

$a
[1] 1

$b
[1] 2

$c
[1] 3

説明：lapplyフォームの呼び出しを作成しFUN(X[[1L]], ...)、FUN(X[[2L]], ...)それを渡す引数があるのでなどX[[i]]どこiループ内の現在のインデックスです。評価される前にこれを取得した場合（つまり、を使用した場合substitute）は、評価されていない式を取得しますX[[i]]。これは、[[引数X（シンボル）とi（整数）を指定した関数の呼び出しです。そうsubstitute(x)[[3]]この整数を正確に返します。

インデックスがあれば、最初に次のように保存すると、簡単に名前にアクセスできます。

L <- list(a=10,b=10,c=10)
n <- names(L)
lapply(L, function(x)n[substitute(x)[[3]]])

結果：

$a
[1] "a"

$b
[1] "b"

$c
[1] "c"

または、この2番目のトリックを使用します：:-)

lapply(list(a=10,b=10,c=10), function(x)names(eval(sys.call(1)[[2]]))[substitute(x)[[3]]])

（結果は同じです）。

説明2：sys.call(1)が返されるlapply(...)ため、これがsys.call(1)[[2]]へのリスト引数として使用される式lapplyです。これを渡すとeval、正当なオブジェクトが作成され、namesアクセスできるます。トリッキーですが、うまくいきます。

ボーナス：名前を取得する2つ目の方法：

lapply(list(a=10,b=10,c=10), function(x)eval.parent(quote(names(X)))[substitute(x)[[3]]])

はのX親フレームで有効なオブジェクトでありFUN、のリスト引数を参照しているlapplyため、で取得できますeval.parent。

同じ問題を何度も経験しました...別の方法を使い始めました...を使う代わりに、使いlapply始めましたmapply

n = names(mylist)
mapply(function(list.elem, names) { }, list.elem = mylist, names = n)

パッケージimap()から使用してみてくださいpurrr。

ドキュメントから：

imap（x、...）は、xに名前がある場合はmap2（x、names（x）、...）の省略形であり、ない場合はmap2（x、seq_along（x）、...）の省略形です。

だから、あなたはそれをそのように使うことができます：

library(purrr)
myList <- list(a=11,b=12,c=13) 
imap(myList, function(x, y) paste(x, y))

次の結果が得られます。

$a
[1] "11 a"

$b
[1] "12 b"

$c
[1] "13 c"

名前をループするだけです。

sapply(names(mylist), function(n) { 
    doSomething(mylist[[n]])
    cat(n, '\n')
}

トミーの答えは名前付きベクトルに当てはまりますが、リストに興味があると思いました。そして、彼は呼び出し環境から "x"を参照していたので、彼がエンドアラウンドをしているように見えます。この関数は、関数に渡されたパラメーターのみを使用するため、渡されたオブジェクトの名前については何も想定していません。

x <- list(a=11,b=12,c=13)
lapply(x, function(z) { attributes(deparse(substitute(z)))$names  } )
#--------
$a
NULL

$b
NULL

$c
NULL
#--------
 names( lapply(x, function(z) { attributes(deparse(substitute(z)))$names  } ))
#[1] "a" "b" "c"
 what_is_my_name <- function(ZZZ) return(deparse(substitute(ZZZ)))
 what_is_my_name(X)
#[1] "X"
what_is_my_name(ZZZ=this)
#[1] "this"
 exists("this")
#[1] FALSE

私の答えはトミーとカラカルと同じ方向に進みますが、リストを追加のオブジェクトとして保存する必要はありません。

lapply(seq(3), function(i, y=list(a=14,b=15,c=16)) { paste(names(y)[[i]], y[[i]]) })

結果：

[[1]]
[1] "a 14"

[[2]]
[1] "b 15"

[[3]]
[1] "c 16"

これは、リストを（重複する代わりに）FUNの名前付き引数として提供します。lapplyは、リストの要素を反復処理するだけです（リストの長さを変更するときは、この最初の引数をlapplyに変更するように注意してください）。

注：追加の引数としてリストを直接lapplyに指定することもできます：

lapply(seq(3), function(i, y) { paste(names(y)[[i]], y[[i]]) }, y=list(a=14,b=15,c=16))

どちらも@caracalsと@Tommyは良い解決策であり、これは、以下を含む例であるlistのとdata.frameの。のとのは（最後に）。
rlistlistdata.framedput(r[[1]]

names(r)
[1] "todos"  "random"
r[[1]][1]
$F0
$F0$rst1
   algo  rst  prec  rorac prPo pos
1  Mean 56.4 0.450 25.872 91.2 239
6  gbm1 41.8 0.438 22.595 77.4 239
4  GAM2 37.2 0.512 43.256 50.0 172
7  gbm2 36.8 0.422 18.039 85.4 239
11 ran2 35.0 0.442 23.810 61.5 239
2  nai1 29.8 0.544 52.281 33.1 172
5  GAM3 28.8 0.403 12.743 94.6 239
3  GAM1 21.8 0.405 13.374 68.2 239
10 ran1 19.4 0.406 13.566 59.8 239
9  svm2 14.0 0.385  7.692 76.2 239
8  svm1  0.8 0.359  0.471 71.1 239

$F0$rst5
   algo  rst  prec  rorac prPo pos
1  Mean 52.4 0.441 23.604 92.9 239
7  gbm2 46.4 0.440 23.200 83.7 239
6  gbm1 31.2 0.416 16.421 79.5 239
5  GAM3 28.8 0.403 12.743 94.6 239
4  GAM2 28.2 0.481 34.815 47.1 172
11 ran2 26.6 0.422 18.095 61.5 239
2  nai1 23.6 0.519 45.385 30.2 172
3  GAM1 20.6 0.398 11.381 75.7 239
9  svm2 14.4 0.386  8.182 73.6 239
10 ran1 14.0 0.390  9.091 64.4 239
8  svm1  6.2 0.370  3.584 72.4 239

目的は、unlistすべてのリストでlist、ケースの識別のために ´の名前のシーケンスを列として配置することです。

r=unlist(unlist(r,F),F)
names(r)
[1] "todos.F0.rst1"  "todos.F0.rst5"  "todos.T0.rst1"  "todos.T0.rst5"  "random.F0.rst1" "random.F0.rst5"
[7] "random.T0.rst1" "random.T0.rst5"

リストをリストから外しますが、data.frame´s はリストから外します。

ra=Reduce(rbind,Map(function(x,y) cbind(case=x,y),names(r),r))

Map名前のシーケンスを列として配置します。Reduceすべてに参加しますdata.frame。

head(ra)
            case algo  rst  prec  rorac prPo pos
1  todos.F0.rst1 Mean 56.4 0.450 25.872 91.2 239
6  todos.F0.rst1 gbm1 41.8 0.438 22.595 77.4 239
4  todos.F0.rst1 GAM2 37.2 0.512 43.256 50.0 172
7  todos.F0.rst1 gbm2 36.8 0.422 18.039 85.4 239
11 todos.F0.rst1 ran2 35.0 0.442 23.810 61.5 239
2  todos.F0.rst1 nai1 29.8 0.544 52.281 33.1 172

PS r[[1]]：

    structure(list(F0 = structure(list(rst1 = structure(list(algo = c("Mean", 
    "gbm1", "GAM2", "gbm2", "ran2", "nai1", "GAM3", "GAM1", "ran1", 
    "svm2", "svm1"), rst = c(56.4, 41.8, 37.2, 36.8, 35, 29.8, 28.8, 
    21.8, 19.4, 14, 0.8), prec = c(0.45, 0.438, 0.512, 0.422, 0.442, 
    0.544, 0.403, 0.405, 0.406, 0.385, 0.359), rorac = c(25.872, 
    22.595, 43.256, 18.039, 23.81, 52.281, 12.743, 13.374, 13.566, 
    7.692, 0.471), prPo = c(91.2, 77.4, 50, 85.4, 61.5, 33.1, 94.6, 
    68.2, 59.8, 76.2, 71.1), pos = c(239L, 239L, 172L, 239L, 239L, 
    172L, 239L, 239L, 239L, 239L, 239L)), .Names = c("algo", "rst", 
    "prec", "rorac", "prPo", "pos"), row.names = c(1L, 6L, 4L, 7L, 
    11L, 2L, 5L, 3L, 10L, 9L, 8L), class = "data.frame"), rst5 = structure(list(
        algo = c("Mean", "gbm2", "gbm1", "GAM3", "GAM2", "ran2", 
        "nai1", "GAM1", "svm2", "ran1", "svm1"), rst = c(52.4, 46.4, 
        31.2, 28.8, 28.2, 26.6, 23.6, 20.6, 14.4, 14, 6.2), prec = c(0.441, 
        0.44, 0.416, 0.403, 0.481, 0.422, 0.519, 0.398, 0.386, 0.39, 
        0.37), rorac = c(23.604, 23.2, 16.421, 12.743, 34.815, 18.095, 
        45.385, 11.381, 8.182, 9.091, 3.584), prPo = c(92.9, 83.7, 
        79.5, 94.6, 47.1, 61.5, 30.2, 75.7, 73.6, 64.4, 72.4), pos = c(239L, 
        239L, 239L, 239L, 172L, 239L, 172L, 239L, 239L, 239L, 239L
        )), .Names = c("algo", "rst", "prec", "rorac", "prPo", "pos"
    ), row.names = c(1L, 7L, 6L, 5L, 4L, 11L, 2L, 3L, 9L, 10L, 8L
    ), class = "data.frame")), .Names = c("rst1", "rst5")), T0 = structure(list(
        rst1 = structure(list(algo = c("Mean", "ran1", "GAM1", "GAM2", 
        "gbm1", "svm1", "nai1", "gbm2", "svm2", "ran2"), rst = c(22.6, 
        19.4, 13.6, 10.2, 9.6, 8, 5.6, 3.4, -0.4, -0.6), prec = c(0.478, 
        0.452, 0.5, 0.421, 0.423, 0.833, 0.429, 0.373, 0.355, 0.356
        ), rorac = c(33.731, 26.575, 40, 17.895, 18.462, 133.333, 
        20, 4.533, -0.526, -0.368), prPo = c(34.4, 52.1, 24.3, 40.7, 
        37.1, 3.1, 14.4, 53.6, 54.3, 116.4), pos = c(195L, 140L, 
        140L, 140L, 140L, 195L, 195L, 140L, 140L, 140L)), .Names = c("algo", 
        "rst", "prec", "rorac", "prPo", "pos"), row.names = c(1L, 
        9L, 3L, 4L, 5L, 7L, 2L, 6L, 8L, 10L), class = "data.frame"), 
        rst5 = structure(list(algo = c("gbm1", "ran1", "Mean", "GAM1", 
        "GAM2", "svm1", "nai1", "svm2", "gbm2", "ran2"), rst = c(17.6, 
        16.4, 15, 12.8, 9, 6.2, 5.8, -2.6, -3, -9.2), prec = c(0.466, 
        0.434, 0.435, 0.5, 0.41, 0.8, 0.44, 0.346, 0.345, 0.337), 
            rorac = c(30.345, 21.579, 21.739, 40, 14.754, 124, 23.2, 
            -3.21, -3.448, -5.542), prPo = c(41.4, 54.3, 35.4, 22.9, 
            43.6, 2.6, 12.8, 57.9, 62.1, 118.6), pos = c(140L, 140L, 
            195L, 140L, 140L, 195L, 195L, 140L, 140L, 140L)), .Names = c("algo", 
        "rst", "prec", "rorac", "prPo", "pos"), row.names = c(5L, 
        9L, 1L, 3L, 4L, 7L, 2L, 8L, 6L, 10L), class = "data.frame")), .Names = c("rst1", 
    "rst5"))), .Names = c("F0", "T0"))

各要素の長さを計算したいとしましょう。

mylist <- list(a=1:4,b=2:9,c=10:20)
mylist

$a
[1] 1 2 3 4

$b
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9

$c
 [1] 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

結果の要素に単にラベルを付けることを目的とする場合は、lapply(mylist,length)以下が機能します。

sapply(mylist,length,USE.NAMES=T)

 a  b  c 
 4  8 11 

関数内でラベルを使用することが目的の場合、mapply()2つのオブジェクトをループすることで役立ちます。リスト要素とリスト名。

fun <- function(x,y) paste0(length(x),"_",y)
mapply(fun,mylist,names(mylist))

     a      b      c 
 "4_a"  "8_b" "11_c" 

@ ferdinand-kraftは優れたトリックを提供してくれたので、ドキュメント化されていないため、またパフォーマンスのオーバーヘッドがあるため、使用しないでください。

最初の点についてはあまり議論することはできませんが、オーバーヘッドが問題になることはめったにありません。

私たちは、複雑な式を呼び出す必要はありませんので、のは、アクティブな関数を定義してみましょう parent.frame()$i[]だけで.i()、我々はまた、作成され.n()、両方のために働く必要があり、名前、アクセスするためのベースとpurrr汎関数（およびおそらく他の多くと同様）を。

.i <- function() parent.frame(2)$i[]
# looks for X OR .x to handle base and purrr functionals
.n <- function() {
  env <- parent.frame(2)
  names(c(env$X,env$.x))[env$i[]]
}

sapply(cars, function(x) paste(.n(), .i()))
#>     speed      dist 
#> "speed 1"  "dist 2"

次に、さまざまなアプローチを使用して、ベクトルの項目をインデックスに貼り付ける単純な関数をベンチマークしてみましょう（この操作はもちろん、 paste(vec, seq_along(vec))ここでは重要ではありません）。

ベンチマーク関数とプロット関数を定義し、以下の結果をプロットします。

library(purrr)
library(ggplot2)
benchmark_fun <- function(n){
  vec <- sample(letters,n, replace = TRUE)
  mb <- microbenchmark::microbenchmark(unit="ms",
                                      lapply(vec, function(x)  paste(x, .i())),
                                      map(vec, function(x) paste(x, .i())),
                                      lapply(seq_along(vec), function(x)  paste(vec[[x]], x)),
                                      mapply(function(x,y) paste(x, y), vec, seq_along(vec), SIMPLIFY = FALSE),
                                      imap(vec, function(x,y)  paste(x, y)))
  cbind(summary(mb)[c("expr","mean")], n = n)
}

benchmark_plot <- function(data, title){
  ggplot(data, aes(n, mean, col = expr)) + 
    geom_line() +
    ylab("mean time in ms") +
    ggtitle(title) +
    theme(legend.position = "bottom",legend.direction = "vertical")
}

plot_data <- map_dfr(2^(0:15), benchmark_fun)
benchmark_plot(plot_data[plot_data$n <= 100,], "simplest call for low n")

benchmark_plot(plot_data,"simplest call for higher n")

^{reprexパッケージ（v0.3.0）によって2019-11-15に作成されました}

最初のチャートの最初のドロップはフルークです。無視してください。

選択された答えは確かに高速であり、適切な量の反復では、 .i()ソリューションは確かに遅いことが比較したオーバーヘッドは、を使用したpurrr::imap()場合の約3倍であり、30k回の反復で約25ミリ秒になります。つまり、1000回の反復あたり約1ミリ秒、100万回あたり1秒の損失になります。私の意見では、それは便宜のための小さなコストです。

独自のカスタムlapply関数を書くだけ

lapply2 <- function(X, FUN){
  if( length(formals(FUN)) == 1 ){
    # No index passed - use normal lapply
    R = lapply(X, FUN)
  }else{
    # Index passed
    R = lapply(seq_along(X), FUN=function(i){
      FUN(X[[i]], i)
    })
  }

  # Set names
  names(R) = names(X)
  return(R)
}

次に、このように使用します：

lapply2(letters, function(x, i) paste(x, i))