如何在两个列表中处理NA？

Question

我有两个列表,我想让它们保持一致NA.放置NA每当两个列表中的一个中存在NA而不更改列表结构中的任何其他内容时.

set.seed(123)
m1 <- matrix(nrow=2,ncol=2,data=runif(4))
m1[1,1] <- NA
m2 <- matrix(nrow=2,ncol=2,data=runif(4))
m2[1,2] <- NA
lis <- list(m1, m2)
m1 <- matrix(nrow=2,ncol=2,data=runif(4))
m2 <- matrix(nrow=2,ncol=2,data=runif(4))
m2[2,1] <- NA
bis <- list(m1, m2)

我试过这个但没有成功 bis[is.na(lis)]=NA

期望的输出:

  > lis
[[1]]
          [,1]      [,2]
[1,]        NA 0.9568333
[2,] 0.4566147 0.4533342

[[2]]
         [,1]     [,2]
[1,] 0.9404673       NA
[2,] 0.0455565       NA

   > bis
 [[1]]
        [,1]      [,2]
[1,]        NA 0.9568333
[2,] 0.4566147 0.4533342

 [[2]]
         [,1]        [,2]
 [1,] 0.6775706        NA
 [2,] 0.5726334        NA

Answer 1

这是一个选项：

z <- Map("|", lapply(lis, is.na), lapply(bis, is.na))
bis <- Map(function(mat, idx) {mat[idx] <- NA; mat}, bis, z)
lis <- Map(function(mat, idx) {mat[idx] <- NA; mat}, lis, z)

然而，由于大量的Map和lapply调用，可能有更快/更有效的方法。

对于 >2 个列表的情况，您可以使用以下方法（假设每个列表具有相同的长度）：

# create a named list - naming is important if you want to
# assign them back to the global environment later on
mylist <- list(lis = lis, bis = bis, kis = kis)

n <- max(lengths(mylist))
z <- lapply(1:n, function(i) {
  Reduce(`+`, Map(function(y) is.na(y[[i]]), mylist))>0
})

mylist <- lapply(mylist, function(mat) {
  Map(function(m, idx) {m[idx] <- NA; m}, mat, z)
})

# to assign them back to the global environment, run:
list2env(mylist, envir = .GlobalEnv)

现在您的原始列表已在全局环境中修改。

样本数据：

set.seed(123)
n <- 4
lis <- list(
  m1 = matrix(nrow=n,ncol=n,data=sample(c(NA, 1:10), n*n, TRUE)), 
  m2 = matrix(nrow=n,ncol=n,data=sample(c(NA, 1:10), n*n, TRUE))
)
bis <- list(
  m1 = matrix(nrow=n,ncol=n,data=sample(c(NA, 1:10), n*n, TRUE)), 
  m2 = matrix(nrow=n,ncol=n,data=sample(c(NA, 1:10), n*n, TRUE))
)
kis <- list(
  m1 = matrix(nrow=n,ncol=n,data=sample(c(NA, 1:10), n*n, TRUE)), 
  m2 = matrix(nrow=n,ncol=n,data=sample(c(NA, 1:10), n*n, TRUE))
)