R语言：sapply中Reduce与paste0的行为差异及失效原因问询

咱们先把问题里的场景再明确一下：

# 初始列表
mylist <- list(c("string", "_a"), c("string", "_b"), c("string", "_c"))

# 期望结果：每个子列表的字符串拼接成单个字符串
# [1] "string_a" "string_b" "string_c"

先看为啥sapply(mylist, function(x) paste0(x))不行 #

paste0的设计是接受多个独立参数来拼接，比如paste0("string", "_a")会直接返回"string_a"。但如果你把一个长度为2的向量x直接传给paste0(x)，相当于你只给了paste0一个参数——这个向量本身。这时候paste0不会主动把向量里的元素拼接起来，它只会原样返回这个向量（因为没有其他参数可以和它拼接）。

所以对于每个子列表x，paste0(x)返回的还是c("string", "_a")这样的长度为2的向量。而sapply会把这些长度相同的向量按列组合，最终就得到了那个2行3列的矩阵：

[,1]     [,2]     [,3]    
[1,] "string" "string" "string"
[2,] "_a"     "_b"     "_c"

再看Reduce("paste0", x)为啥能达成目标 #

Reduce的作用是把函数依次“折叠”应用到向量的元素上。对于子列表x = c("string", "_a")，它会先取前两个元素，用paste0拼接成"string_a"——因为x只有两个元素，所以这就是最终结果，返回的是一个单个字符串。

当sapply处理每个返回的单个字符串时，就会把它们组合成一个一维向量，也就是你想要的：

[1] "string_a" "string_b" "string_c"

补充：还有其他写法能达成目标吗？ #

当然有，比如用do.call把向量拆成paste0的多个参数：

sapply(mylist, function(x) do.call(paste0, as.list(x)))

效果和Reduce是一样的，因为do.call(paste0, as.list(x))相当于把x的每个元素当成paste0的独立参数，也就是paste0(x[1], x[2])。

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