如何在R语言中按条件筛选列表元素？（保留元素和模3为0的项）

考虑以下示例：

li <- list(c(1,1,1), c(2,1,1), c(5,1,0))
## [[1]]
## [1] 1 1 1                <-- 0 modulo 3
## 
## [[2]]
## [1] 2 1 1
## 
## [[3]]
## [1] 5 1 0                <--- 0 modulo 3

需要保留列表中所有元素和模3等于0的项（或基于列表元素的其他逻辑条件）。

已通过循环实现需求，代码如下：

new <- list()
idx <- 1
for (i in seq_along(li) ) {
  nxt <- li[[i]]
  if ((sum(nxt) %% 3) == 0) {
    new[idx] <- list(nxt)
    idx <- idx + 1
  } 
}
## new
## [[1]]
## [1] 1 1 1
##
## [[2]]
## [1] 5 1 0

希望得到向量化的解决方案，尝试了以下代码但未成功：

new <- subset(li, lapply(li, (sum %% 3) == 0 ))

基础R实现 #

利用sapply生成匹配条件的逻辑向量，再通过索引筛选列表：

# 生成逻辑筛选向量
keep_condition <- sapply(li, function(x) sum(x) %% 3 == 0)
new <- li[keep_condition]

或更简洁的一行写法：

new <- li[sapply(li, function(x) sum(x) %% 3 == 0)]

tidyverse风格实现 #

如果使用purrr包（tidyverse生态工具），可以用keep函数更直观地筛选：

library(purrr)
new <- keep(li, ~sum(.x) %% 3 == 0)

1. subset函数主要设计用于数据框，而非列表，虽然可以勉强处理列表，但逻辑实现不如直接索引简洁可靠。
2. lapply(li, (sum %% 3) == 0)写法错误：(sum %%3)==0不是一个可传递给lapply的函数，需要明确定义匿名函数function(x) sum(x) %%3 ==0；且lapply返回的是列表类型的结果，而筛选需要的是逻辑向量，应该用sapply（返回向量）或unlist(lapply(...))转换结果。

补充说明
关于subset和dplyr包中filter函数的区别：

• subset是基础R函数，针对数据框设计，支持直接使用列名作为变量，适合交互式分析，但它的非标准求值特性在函数内部等编程场景中容易出现问题。
• filter是dplyr包的函数，属于tidyverse生态，用于筛选数据框行，采用标准求值（可通过{{ }}等工具处理非标准求值），在管道操作(%>%)中更流畅，编程时更稳定，同时支持更多数据类型（如tibble）。

内容的提问来源于Stack Exchange，提问作者clp