在data.table中提取列表列元素时为何需要使用lapply函数

核心原因：你操作的result列是列表列（list column），而非普通的原子向量列 #

不同列的存储结构和函数的向量化特性，是你需要使用lapply的本质原因：

• 你常用的paste、substr、as.numeric都属于向量化函数，本身就支持输入整列原子向量（比如数值列、字符串列，每个元素都是单个基础值），自动遍历每个元素完成运算，返回长度一致的向量，所以不需要套lapply。
• 你代码中的result是列表列，每一个单元格存储的是一整个summary(lm)对象，不是单个基础值。直接写result$coefficients[2,1]时，R会把整个result列表作为一个整体去提取coefficients属性，但整个列表本身没有这个属性，只有列表里的每一个独立summary(lm)对象才有，所以必然运行失败。
• lapply的作用就是遍历列表列的每一个元素，对每个单独的summary(lm)对象执行系数提取逻辑，返回的结果刚好可以作为新列赋值给beta。

补充说明 #

你给出的失败示例还存在一个语法笔误：.[, beta := result$coefficients[2,1])]多了一个多余的右括号，但即便修正语法错误，该代码依然无法运行，核心问题还是列表列的遍历逻辑没有实现。除了lapply，你也可以用purrr包的map系列函数实现相同的遍历逻辑，本质上和lapply的作用一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ian Wang