R中lapply处理含NULL的矩阵列表执行col_norm列归一化报错解决方案

我有一个存储不同尺寸矩阵的列表，结构如下：

> MDP$B
     [,1]       [,2]       [,3]       [,4]      
[1,] numeric,4  NULL       NULL       NULL      
[2,] numeric,16 numeric,16 numeric,16 numeric,16

如下代码处理无NULL值的同结构列表时均可正常运行，单独对上述列表的[[1,1]]等单个元素执行也正常，经排查问题来自列表中的NULL值，运行时报错x must be numeric：

if(isfield(MDP,"b")){              
  MDP$b = lapply(MDP$b,col_norm)  
} else{
  MDP$b = lapply(MDP$B,col_norm)
}

其中col_norm是用于列向量归一化的函数，定义如下：

col_norm = function(x){t(t(x)/colSums(x))}

我现在有两个需求：

• 有没有办法让lapply直接跳过NULL值执行？
• 是否可以完全删除[1,2]、[1,3]、[1,4]位置的NULL元素，从根源避免该问题？

注：此前代码笔误将isfield(MDP, "b")写为"b1"，已修正。

方案1：lapply执行时跳过NULL（保留原列表结构） #

可使用匿名函数对元素判空，非NULL才执行col_norm，写法如下：

MDP$B = lapply(MDP$B,function(x) if (!is.null(x)) col_norm(x) else NULL)

执行上述代码后需运行dim(MDP$B) = matrix(c(2,4))重设列表维度。
也可以采用如下写法避免重设维度操作：

MDP$b[] <- lapply(MDP$b, \(x) if (!is.null(x)) col_norm(x) else NULL)

方案2：彻底删除NULL元素 #

如果不需要保留原有的2行4列二维列表结构，可以直接用Filter过滤所有NULL值：

# 过滤后返回一维列表，仅包含非NULL的矩阵元素
MDP$B <- Filter(Negate(is.null), MDP$B)

如果需要保留二维结构仅删除指定位置的NULL，也可以直接裁剪对应行列：

# 删除第一行的第2到4列，保留2行1列的二维结构
MDP$B <- MDP$B[, -c(2:4)]

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