R 语言列表：创建、访问（[[、$ 与 [）和修改

列表什么都能装

向量有一条硬性规定：每个元素都必须是同一种类型。列表没有这条规定。列表的每个元素可以是不同的类型、不同的长度，甚至可以是另一个列表。它是 R 的通用容器：

person <- list(
  name = "Rosa",
  age = 30,
  scores = c(70, 85, 92),
  active = TRUE
)

print(length(person))
str(person)

length() 返回 4，也就是四个元素，尽管其中一个（scores）本身包含三个数字。列表统计的是它有几个格子，而不是格子里装了什么。str()（structure，结构）是查看列表实际内容最快的方式：每个元素一行，显示名称、类型和预览。养成用 str() 的习惯：每当某个函数交给你一个东西、而你不确定它是什么时，就 str() 一下。

名称是可选的（list(1, "a", TRUE) 是合法的），但几乎总是值得加上：带名称的列表自己就能说明自己。

三种访问方式：[、[[ 和 $

这是列表中每个人都会搞错一次的部分，所以我们要把它彻底弄清楚。访问运算符有三个，它们做的是两种不同的事：

• [ 返回一个更小的列表：同类型的容器，里面装着你选中的内容。
• [[ 返回元素本身：格子里实际的值。
• $ 是带字面名称的 [[ 的简写：person$age 就是 person[["age"]]。

随手打印时你看不出区别，可一旦要做计算，区别就非常明显：

person <- list(name = "Rosa", age = 30, scores = c(70, 85, 92))

print(class(person["scores"]))
print(class(person[["scores"]]))

print(mean(person[["scores"]]))
print(person$age + 1)

person["scores"] 的类是 "list"：一个长度为 1、里面装着分数向量的列表。person[["scores"]] 的类是 "numeric"：向量本身，可以直接交给 mean()。如果对单方括号的版本调用 mean()，你会得到一个提示参数不是数值的错误；看到这个错误信息，几乎总是说明你在该用 [[ 的地方用了 [。

一个好记的比喻：列表是一列火车。[ 给你一列更短的火车，它仍然是火车。[[ 则打开一节车厢，把货物交给你。

那么什么时候该用 [？当你想要多个元素，并且想让它们继续打包在一起时：

person <- list(name = "Rosa", age = 30, scores = c(70, 85, 92))

subset <- person[c("name", "age")]
str(subset)

你无法一次性取出两个元素“本身”，两个值需要一个容器来装，所以选取多个元素总是用单方括号，结果也总是一个列表。

还有一个区别：$ 会做部分匹配（只要没有歧义，person$sc 就能找到 scores），这在控制台里很方便，在脚本里却是隐患。在需要长期稳定运行的代码中，优先使用写全名称的 [[，它还能接受保存在变量里的名称，这是 $ 做不到的。

添加、修改、删除

列表通过普通的赋值来增长和缩短，不需要专门的追加方法：

person <- list(name = "Rosa", age = 30)

person$email <- "rosa@example.com"
person[["age"]] <- 31
person[[length(person) + 1]] <- "extra"

str(person)

person$email <- NULL
print(names(person))

• 给一个还不存在的名称赋值，会添加该元素。
• 给一个已存在的名称赋值，会替换它。
• 给位置 length(x) + 1 赋值，会追加一个没有名称的元素。
• 赋值 NULL 会彻底删除该元素，列表随之变短。（这是 NULL 充当删除命令的唯一场合；如果你确实需要在某个格子里保存“空”，请用 x["k"] <- list(NULL)。）

要把两个列表首尾相接，c() 对列表和对向量一样有效：c(list_a, list_b) 返回一个更长的列表。

嵌套列表

因为列表的元素可以是另一个列表，列表可以嵌套任意多层，这让它天然适合表示结构化数据，比如解析后的 JSON 或分组后的结果：

company <- list(
  name = "Acme",
  ceo = list(name = "Mia", start_year = 2019),
  offices = list(
    berlin = list(staff = 12),
    tokyo = list(staff = 31)
  )
)

print(company$ceo$name)
print(company[["offices"]][["tokyo"]][["staff"]])

逐层深入只需要把访问符串起来，每个 $ 或 [[ 往下走一层。当嵌套结构变得难以理解时，str(company) 会一次性显示整棵树，str(company, max.level = 1) 则只显示最顶层。

用 unlist() 展平

unlist() 会把一个列表（无论嵌套多深）压平成单个向量：

grades <- list(math = c(80, 90), art = 75)

flat <- unlist(grades)
print(flat)
print(class(flat))

mixed <- unlist(list(a = 1, b = "two"))
print(mixed)
print(class(mixed))

有两点值得注意。第一，unlist() 会为你生成名称（math1、math2、art），所以你仍然能看出每个值来自哪里。第二，也就是陷阱所在：向量只能保存一种类型，所以展平一个混合类型的列表时，所有内容都会被强制转换成其中最灵活的类型。数字 1 变成了字符串 "1"。如果你展平之后数字变成了文本，说明这个列表并不像你以为的那样统一。

列表为什么重要

列表可能让人觉得是初学者话题，以后用不上。恰恰相反，它们在整个语言中都起着承重作用：

• 返回多个结果的函数会返回一个列表。 R 函数只返回一个对象；列表让这一个对象既能装拟合值，又能装系数表。做回归时，你得到的模型对象就是一个（很大、带有类的）列表，对它用 str() 就能证明。
• 数据框就是由列组成的列表：等长的向量，再加上一些额外的行为。你刚学到的一切（$、[[、通过赋值 NULL 删除元素）都可以原封不动地用在数据框的列上。
• apply 函数族（lapply() 等）接收一个列表，对每个元素应用一个函数，再返回一个列表。列表进、列表出，是 R 中重复计算的标准形态。

要点回顾

• 列表什么都能装：混合类型、不等长度、其他列表、整个数据框。
• [ 返回一个更小的列表；[[ 返回元素本身；$ 是带字面名称的 [[。要做数学运算？你需要的是 [[ 或 $。
• 给新名称赋值来添加，赋值 NULL 来删除，用 c() 合并。
• unlist() 展平为向量，过程中会强制转换混合类型，记得检查结果的类。
• 数据框是由列组成的列表，所以这些知识可以直接迁移过去。

下一篇：矩阵，与列表相对应的、只能装一种类型、按行和列组织的结构。