如何用lapply筛选列表中每个data.table的ID为3的记录？

当然可以实现你的需求！你想到用替代变量（比如你说的xx）的思路完全没问题，只不过在lapply里需要通过匿名函数来传递这个代表每个列表元素的临时变量，具体写法有两种常用方式：

方式1：用subset()函数配合匿名函数 #

你可以直接把subset()放到匿名函数里，让xx作为每个列表元素的占位符：

library(data.table); set.seed(42) 
l <- list(data.table(id=1:5, x=rnorm(5)), data.table(id=1:5, x=rnorm(5)))

# 提取每个data.table中id=3的记录
result <- lapply(l, function(xx) subset(xx, id == 3))

这里的xx就是你想要的替代变量，你也可以换成其他名字（比如dt），只要匿名函数内部保持一致就行。

方式2：用data.table原生筛选语法（更高效） #

因为你处理的是data.table类型，用它原生的方括号筛选语法会更贴合data.table的设计，运行效率也更高：

result <- lapply(l, function(xx) xx[id == 3])

这种写法省去了调用subset()的步骤，是data.table用户更常用的筛选方式。

运行上面任意一种代码后，result就是一个新的列表，其中每个元素都是原列表对应data.table里id=3的那条记录。比如用你设置的随机种子，第一个元素的x值会是0.3631284，第二个是-0.1061245。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bumblebee