您好，我有一堆关于水流（Q）的水文数据，我想对其进行标准化。数据存储在一个大型嵌套表中，其布局如下我需要保留的：
Flowtestlist <- list(list("910" = data.frame( Q=c(650, 720, 550, 580, 800)),
"950" = data.frame( Q=c(550, 770, 520, 540, 790))),
list ("910" = data.frame( Q=c(450, 620, 750, 580, 800)),
"950" = data.frame( Q=c(650, 750, 580, 520, 890))))
我有级别 [[1]] 和 [[2]]，实际上，我有 9 个级别，这些也是型号。在每个模型中，我有 18 个子流域，编号为 910、950、1012、1087 等（为简单起见，在上面的示例中只有两个子流域 910、950）。子流域包含有关径流 (Q) 的数据。
还有一个查找表：
test_model <- c(1,1,2,2)
test_subbasin <- c(910,950,910,950)
Q_mean <- c(870,765,823,689)
FlowtestDF <- data.frame(test_model, test_subbasin, Q_mean)
该数据框包括每个模型和子流域参考期的流量平均值 (Q_mean)。我想从嵌套表中取出每个Q，并在查找表中找到匹配的型号和子流域，然后将其除以得到标准化的水流Q_st。
fun_st <- function(x, y=FlowtestDF) {
x$Q_st <- x$Q/y$Q_mean
x <- x
} …