R语言中生成向量值到索引的映射表求助

嘿，这个需求其实很容易实现，我给你分享几个实用的方法，不管是用基础R还是tidyverse工具都能搞定，还能自动忽略掉向量里的NA值～

先明确你的需求 #

你给出的向量是：

a = c(1, 3, 2, 2, 4, 1, 1, NA)

需要生成值到对应索引的映射（注意你示例里的[["5"]] 5应该是笔误，原向量里第5位是4，所以正确的映射应该是[["4"]] 5哦）。

方法一：基础R的split()函数（最直接） #

这是最简洁的基础方法，思路是先过滤掉NA对应的索引，再按向量值分组：

# 定义你的向量
a = c(1, 3, 2, 2, 4, 1, 1, NA)

# 获取所有非NA值的索引位置
non_na_idx <- which(!is.na(a))

# 按向量值（转成字符格式）分组索引，生成映射表
result <- split(non_na_idx, as.character(a[non_na_idx]))

运行后输出的result就是你要的格式：

> result
$`1`
[1] 1 6 7

$`2`
[1] 3 4

$`3`
[1] 2

$`4`
[1] 5

方法二：基础R的tapply()函数 #

tapply()也能实现同样的效果，它会自动处理NA分组（直接忽略）：

a = c(1, 3, 2, 2, 4, 1, 1, NA)

result <- tapply(seq_along(a), a, function(x) x[!is.na(x)])

这个方法的结果和上面完全一致，代码更短一点～

方法三：tidyverse风格实现（适合熟悉dplyr的用户） #

如果你习惯用tidyverse工具链，也可以用数据框的方式来处理：

library(dplyr)
library(tibble)
library(purrr)

a = c(1, 3, 2, 2, 4, 1, 1, NA)

result <- tibble(value = a, index = seq_along(a)) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%  # 过滤NA值
  group_split(value, .keep = FALSE) %>%  # 按值分组
  set_names(map(., ~as.character(.$index[1])) %>% unlist()) %>%  # 设置组名为对应的值
  map(~.$index)  # 提取每个组的索引

运行后同样会得到目标映射表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hanbo