Zip или перечислить в R?

Ответ 1

Были высказаны некоторые дискуссии по поводу понимания списка для R, например. здесь или там. Пакет hash предлагает даже словарно-подобную структуру. Однако, как говорили другие, трудно попытаться сопоставить языковые средства на другом (даже если это то, что предлагает сравнение языков программирования) без четкого понимания к чему он должен привыкнуть. Например, я могу имитировать Python zip() в R следующим образом:

Python

In [1]: x = [1,2,3]
In [2]: y = [4,5,6]
In [3]: zip(x, y)
Out[3]: [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

R

> x <- 1:3
> y <- 4:6
> list(x, y)                     # gives a simple list
> as.list(paste(x, y))           # three tuples, as a list of characters
> mapply(list, x, y, SIMPLIFY=F) # gives a list of 3 tuples
> rbind(x, y)                    # gives a 2x3 matrix 

Как видно, это действительно зависит от того, что вы хотите сделать после результата.

Ответ 2

Ответ для python enumerate:

В R упорядочен список (см. этот ответ). Таким образом, все, что вам нужно, - это индексировать любые ключи (используя names()[i]) или значения (используя [[i]]).

Использование seq_along (альтернативно можно сделать for(i in 1:length(mylist)){...}):

> mylist <- list('a'=10,'b'=20,'c'=30)
> for (i in seq_along(mylist)){
+   print(paste(i,names(mylist)[i],mylist[[i]]))
+ }
[1] "1 a 10"
[1] "2 b 20"
[1] "3 c 30"

Ответа на этот вопрос python zip:

См. один из приведенных выше ответов, чтобы имитировать список кортежей. Мои предпочтения относятся к кадру данных, как показано в ответе BondedDust:

> x <- 1:3
> y <- 4:6
> data.frame(x=x, y=y)
  x y
1 1 4
2 2 5
3 3 6

Ответ 3

Если это представление печати Python для матрицы, то этот код:

j <- 10:20
matrix(c(seq_along(j), j), ncol=2)
#------------
      [,1] [,2]
 [1,]    1   10
 [2,]    2   11
 [3,]    3   12
 [4,]    4   13
 [5,]    5   14
 [6,]    6   15
 [7,]    7   16
 [8,]    8   17
 [9,]    9   18
[10,]   10   19
[11,]   11   20

Вы по-прежнему оставляете тех из нас, кто не является пользователями Python в темноте, относительно структуры вашего желаемого результата. Вы используете термин "список", но вывод предлагает упорядоченный набор кортежей.

Учитывая руководство @chi, мы можем также предложить использовать очень R-центрическую структуру 'dataframe'

x <- 1:3
y <- 4:6
dfrm <- data.frame(x=x, y=y)

... который обладает гибкостью списка в терминах типов столбцов и функций доступа матрицы в терминах индексирования строк и столбцов. Или можно использовать запрос hhh и создать неявно проиндексированные значения j-vector, 10:20, используя вектор rownames, который начинается с "1" по умолчанию, но который может быть изменен, чтобы стать символьным вектором, начинающимся с символа "0"

dfrm <- data.frame(j=10:20)
dfrm[3, ]
#[1] 12

 rownames(dfrm) <- 0:10
 dfrm["0",]
# [1] 10

К сожалению, неосторожный найдет, что dfrm [0,] не является счастливым вызовом, возвращающим вектор длины 0.

Ответ 4

Другой вариант, который создаст список векторов, - это использовать функцию Map, как показано здесь @peterhurford: https://rdrr.io/github/peterhurford/funtools/src/R/zippers.R

> x <- 1:3
> y <- 4:6
> z <- 7:9
> Map(c, x, y, z)

[[1]]
[1] 1 4 7

[[2]]
[1] 2 5 8

[[3]]
[1] 3 6 9

Ответ 5

Чтобы использовать списки в стиле Python с перечислениями, такими как перечислимые списки, одним из способов является установка пакета LC составления списков (разработан в 2018 году) и пакета itertools (разработан в 2015 году).

Список пониманий в R

Вы можете найти пакет LC здесь.

install.packages("devtools")
devtools::install_github("mailund/lc")

пример

> library(itertools); library(lc)
> lc(paste(x$index, x$value), x=as.list(enumerate(rnorm(5))), )
[[1]]
[1] "1 -0.715651978438808"

[[2]]
[1] "2 -1.35430822605807"

[[3]]
[1] "3 -0.162872340884235"

[[4]]
[1] "4 1.42909760816254"

[[5]]
[1] "5 -0.880755983937781"

где синтаксис программирования еще не такой чистый и отточенный, как в Python, но функционально работающий и его подсказки:

"Синтаксис выглядит следующим образом: lc (expr, списки, предикаты) где expr - это некоторое выражение, которое будет оцениваться для всех элементов в списках, где списки - это один или несколько именованных списков, где они определяются именем и именем выражения = list_expr, и где предикаты - это выражения, которые должны быть оценены до логического значения. Например, чтобы получить список всех четных чисел в квадрате из списка x, мы можем записать lc (x ** 2, x = x, x% % 2 == 0). Результатом вызова lc является список, составленный из выражений в expr, для всех элементов входных списков, где предикаты оцениваются как true. "

где обратите внимание, что вы можете оставить предикаты пустыми, например, в приведенном выше примере.

Itertools и перечисления в стиле Python

Вы можете использовать R itertools, который очень похож на Python itertools, далее в Cran здесь

library(itertools)

где описано

"Различные инструменты для создания итераторов, многие из которых созданы по шаблону после функций в модуле Python itertools, а другие - по шаблону после функций в пакете" snow "".

Пример. перечисление

> for (a in as.list(enumerate(rnorm(5)))) { print(paste(a$index, "index:", a$value))}
[1] "1 index: 1.63314811372568"
[1] "2 index: -0.983865948988314"
[1] "3 index: -1.27096072277818"
[1] "4 index: 0.313193212706331"
[1] "5 index: 1.25226639725357"

Пример. перечисление с ZIP

> for (h in as.list(izip(a=1:5, b=letters[1:5]))) { print(paste(h$a, "index:", h$b))}
[1] "1 index: a"
[1] "2 index: b"
[1] "3 index: c"
[1] "4 index: d"
[1] "5 index: e"

Ответ 6

zip и enumerate не особенно сложны для реализации в R:

#' zip(1:5,1:10)
zip <- function(...) {
  mapply(list, ..., SIMPLIFY = FALSE)
}

Перечислять просто определить в терминах zip:

#' enumerate(l=LETTERS)
enumerate <- function(...) {
  zip(ix=seq_along(..1), ...)
}

Так как это правильные функции, мы можем использовать ..., чтобы сделать их достаточно гибкими и краткими, и использовать преимущества картографического поведения, такого как правильная переработка входных данных и правильное именование выходных данных.

Ответ 7

# similar to python. return a list of list. Short sequences get recycled.
zip <- function(...){ 
    all.list <- list(...)
    ele.names <- names(all.list)
    max.length <- max(sapply(all.list, length))
    lapply(0:(max.length - 1), function(i) {
        res <- lapply(all.list, function(l) l[i %% length(l) + 1]) 
        names(res) <- ele.names
        res
    })
}