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問題のプロジェクトのリストが80個あります。各リストは長さ1000のリストです。それぞれ（1000のそれぞれ）で関数を実行し、結果を元のオブジェクトに割り当てたいと思います。合計データは150ギガを超えているので、実際のデータで実行する前に、これが最も効率的であることを確認したいと思います。この些細な例は、私が必要なことを行うための最良の方法ですか？

# my actual function is obviously more complicated.
# But let's say the goal is to keep 2/5 items in each list
trivial <- function(foo) {
keep <- c("S1", "S2")
foo[which(keep %in% names(foo))]
}

sublist <- replicate(5, as.list(1:5), simplify=FALSE)
names(sublist) <- paste0("S", 1:5)
eachlist <- replicate(5, sublist, simplify = F)
a1 <- a2 <- a3 <- a4 <- a5 <- eachlist

# To clarify the layout
length(a1)
[1] 5
> length(a1[[1]])
[1] 5
> names(a1[[1]])
[1] "S1" "S2" "S3" "S4" "S5"
# I need to drop S3-S5 from each of 5 sublists of a1.
# Now I'd like to repeat this for all 80 lists named a[0-9].


# all the objects have a pattern sometextNUMBER. This list is 
# just the names of all the lists.
listz <-  as.list(ls(pattern="[a-z][0-9]"))
> listz
[[1]]
[1] "a1"

[[2]]
[1] "a2"

[[3]]
[1] "a3"

[[4]]
[1] "a4"

[[5]]
[1] "a5"
# I don't need anything returned, just for a1-a80 updated such that
# in each sublist, 3 of 5 items are dropped.

# This works fine, but my concern now is just scaling this up.
l_ply(listz, function(x){
     assign(as.character(x), llply(get(x), trivial), envir = .GlobalEnv)
    })
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substitute()最初にandを使用して名前のリストをループしeval()、コマンド ラインで個別に入力したい (そうではありません!) 式を実行します。

objNames <- ls(pattern="[a-z][0-9]")

for(objName in objNames) {
    expr <- 
        substitute({
            OBJ <- lapply(OBJ, function(X) X[names(X) %in% c("S1", "S2")])
            }, list(OBJ = as.symbol(objName)))
    eval(expr)
}
于 2012-10-17T19:06:52.027 に答える
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これは次の場合に適していrapplyます。

listz <- replicate(5, as.list(1:5), simplify=FALSE)
fun <- function(x) x*10
out <- rapply(listz, fun, how="replace")
于 2012-10-17T16:25:44.400 に答える