R语言如何访问sapply生成的嵌套复杂列表中数据框的指定列

你踩了sapply()自动简化返回结果的坑：自定义函数make_data每次运行会返回包含train、test两个数据框的列表，sapply执行时会自动把所有返回结果拼合成2行25列的list类型矩阵。
此时你用dat[1,1]取到的不是目标训练集数据框本身，而是包裹了一层的长度为1的子列表，直接对这个外层子列表用$x或者[1]做索引，自然拿不到数据框内部的列。

根据你的使用场景选择对应写法即可：

• 提取第1行第1列（第一组参数对应的训练集）内的x列：

# 写法1：用双中括号穿透外层列表，直接拿到对应位置存储的数据框，再索引x列
dat[[1,1]]$x

# 写法2：先取1x1的子列表，再用双中括号取出内部数据框后取x列，和写法1完全等价
dat[1,1][[1]]$x

• 如果需要批量提取所有25组数据集的对应列，直接用apply按列遍历即可，不用逐个写索引：

# 提取所有训练集（dat第1行）的x列，返回长度25的列表，每个元素对应一组数据集的x向量
all_train_x <- apply(dat, 2, function(col_item) col_item[[1]]$x)

# 要提取所有测试集（dat第2行）的x列，把上面索引里的1改成2即可
all_test_x <- apply(dat, 2, function(col_item) col_item[[2]]$x)

如果不想额外记list矩阵的索引规则，生成数据时直接用lapply()代替sapply()，禁止R自动简化结果结构，后续索引逻辑会更符合直觉：

# 生成数据时改用lapply，返回长度25的普通列表，每个元素是包含train、test两个数据框的子列表
dat <- lapply(x, make_data)

# 此时提取第一组训练集x列的写法更直白
dat[[1]]$train$x

内容的提问来源于stack exchange，提问作者statsnoobj101