¿Cuál es una buena estrategia en R para almacenar resultados en forma de lista para acceder más tarde por nombres en lugar de índices?

Question

Me gustaría automatizar el proceso de creación de resultados cuando aplico ciertas técnicas de modelado. Así que tendré diferentes parámetros que se aplicarán (por ejemplo, distancias de agrupamiento jerárquicas y métodos de vinculación). Los resultados tendrán una forma de matriz para que pueda acceder a los resultados individuales al especificar los parámetros del modelo (por ejemplo, solo, euclidiano). En un marco de datos podría nombrar las columnas y filas y acceder a los elementos simplemente por df[rname[1],cname[1]]. Hasta donde he leído, no es posible usar objetos de marcos de datos para almacenar los resultados de la lista. Entonces necesito listas para almacenar los resultados de la lista. Pero en las listas solo puedo especificar lst$cname[1] y no ambas dimensiones. ¿Estoy en lo correcto?

# data frame layout for numeric results does not work with list results 
rname<-c("u","v","w") 
cname<-c("ave","single") 

# dataframe for results but does not work for results which are lists 
paste.1<-function(x,y) paste(x,y,sep=".") 
df1<-data.frame(lapply(cname,paste.1,x=rname),row.names=rname) 
colnames(df1)<-cname 

# creating list for results - do not get a good idea to proceed from here Advices?? 
lst<-(lapply(cname,paste.1,x=rname)) 
names(lst)<-cname 

# results example - could be anything else 
# with a dataframe I could use df1[rname,cname]<-foo(rname,cname) 
# with lists I guess its not as easy 
require(graphics) 
ave.u <- hclust(dist(USArrests,"euclidean"), cname[1]) 
ave.v <- hclust(dist(USArrests,"maximum"), cname[1]) 
ave.w <- hclust(dist(USArrests,"manhattan"), cname[1]) 
single.u <- hclust(dist(USArrests,"euclidean"), cname[2]) 
single.v <- hclust(dist(USArrests,"maximum"), cname[2]) 
single.w <- hclust(dist(USArrests,"manhattan"), cname[2]) 

Bueno, no estoy seguro de si hay una solución que supongo que debe existir. Al final solo quiero acceder a los resultados de la lista a través de los nombres de las filas y los nombres de las columnas. Sé que podría transferir nombres de fila/columna a numéricos y luego jugar asignando índices adecuados para encontrar mis resultados en una lista de longitud (rname) x longitud (cname) pero dado que el marco de datos es tan agradable de usar, lo estoy asumiendo debe ser una manera fácil de almacenarlo más fácil de usar. También podría ser que no haya entrado bien en el concepto de listas, ya que estoy empezando a jugar con R. Entonces mi pregunta es: ¿cuál sería una buena estrategia para almacenar los resultados estructurados (que son listas)? usando R?

Answer 1

Uno puede tener una matriz de listas:

nr <- length(rname) 
nc <- length(cname) 

m <- matrix(list(), nr, nc, dimnames = list(rname, cname)) 

m[["u", "ave"]] <- ave.u 

# etc. 

Por ejemplo, formar los nombres de fila, rnm, y nombres de columna, cnm, y una trama de datos, g, de todas las combinaciones de sus valores. A continuación, crear una matriz de listas, m:

rnm <- c("euclidean", "maximum", "manhattan") 
cnm <- c("ave", "single") 
g <- expand.grid(rnm, cnm) 
f <- function(i) hclust(dist(USArrests, g[i,1]), g[i,2]) 
m <- matrix(lapply(1:nrow(g), f), length(rnm), dimnames = list(rnm, cnm)) 

podemos tener acceso a elementos de la siguiente manera:

> m[["euclidean", "single"]] 

Call: 
hclust(d = dist(USArrests, g[i, 1]), method = g[i, 2]) 

Cluster method : single 
Distance   : euclidean 
Number of objects: 50 

Answer 2

Usted puede utilizar el operador $ en varias ocasiones, por ejemplo:

mname <-c("euclidean","maximum","manhattan") 
lst <- sapply(mname,function(x) sapply(cname,function(y) hclust(dist(USArrests,x),y),simplify=F),simplify=F) 
names(lst)<-rname 

Y que pueda utilice lo siguiente para referenciar,

lst$"u"$"ave" 

Call: 
hclust(d = dist(USArrests, x), method = y) 

Cluster method : average 
Distance   : euclidean 
Number of objects: 50 

Desafortunadamente, lst$rname[1]$cname[1] no funciona, pero se puede utilizar do.call:

do.call(`$`,list(do.call(`$`,list(lst,rname[1])),cname[1])) 

Call: 
hclust(d = dist(USArrests, x), method = y) 

Cluster method : average 
Distance   : euclidean 
Number of objects: 50 

Editar

No es en realidad una versión más simple, pero va a llevar a cabo sus llaves del soporte cuadrados!

lst[[rname[1]]][cname[1]] 
$ave 

Call: 
hclust(d = dist(USArrests, x), method = y) 

Cluster method : average 
Distance   : euclidean 
Number of objects: 50 

Editar 2

La notación de corchetes anterior parece envolver el objeto en un list lo que significa que no devuelve el objeto correctamente, pero la sugerencia de Hadley en los comentarios es más clara y evita este problema:

lst[[c(rname[1],cname[1])]]