R：如何使用正则表达式对列表元素进行分组和聚合？

我想按组汇总（总结）以下产品列表（见下文）：

prods <- list("101.2000"=data.frame(1,2,3),
              "102.2000"=data.frame(4,5,6),
              "103.2000"=data.frame(7,8,9),
              "104.2000"=data.frame(1,2,3),
              "105.2000"=data.frame(4,5,6),
              "106.2000"=data.frame(7,8,9),
              "101.2001"=data.frame(1,2,3),
              "102.2001"=data.frame(4,5,6),
              "103.2001"=data.frame(7,8,9),
              "104.2001"=data.frame(1,2,3),
              "105.2001"=data.frame(4,5,6),
              "106.2001"=data.frame(7,8,9))
test= list("100.2000"=data.frame(2,3,5),
           "100.2001"=data.frame(4,5,6))
names <- c("A", "B", "C")
prods <- lapply(prods, function (x) {colnames(x) <- names; return(x)})

产品列表 (prods) 的每个元素都有产品编号和年份的名称组合（例如 101.2000 --> 101 = 产品编号，2000 = 年份）。并且组仅包含用于聚合的产品编号。

group1 <- c(101, 106)
group2 <- c(102, 104)
group3 <- c(105, 103)

我的预期结果显示了按年份汇总的产品组：

$group1.2000
  A  B  C
1 8 10 12

$group2.2000
  A B C
1 5 7 9

$group3.2000
   A  B  C
1 11 13 15

$group1.2001
  A  B  C
1 8 10 12

$group2.2001
  A B C
1 5 7 9

$group3.2001
   A  B  C
1 11 13 15

到目前为止，我尝试了这种方式：首先我分解了prods转化为产品编号：

prodnames <- names(prods)
prodnames_sub <- gsub("\\..*.","", prodnames)

然后我尝试使用 lapply 进行聚合：

lapply(prods, function(x) aggregate( ...  , FUN = sum)

不过我没有找到如何在聚合函数中实现之前的产品编号。有想法吗？谢谢

这里有两种方法。两者均未使用任何软件包。

1）使用列表创建一个两列 data.frameS来自其列是产品的组 (value列）和相关组（ind柱子）。创建要分割的列表，By。在代码中生成By, sub("\\.*", "", names(prods))提取产物并match然后用于查找关联的组。sub("\\..*", "", names(prods))提取年份。接下来执行分割并对其进行重叠以运行求和。的两个组成部分By (group and year如果需要，可以反转 ) 以更改输出的顺序。

S <- stack(list(group1 = group1, group2 = group2, group3 = group3))
By <- list(group = S$ind[match(sub("\\..*", "", names(prods)), S$values)],
           year = sub(".*\\.", "", names(prods)))
lapply(split(prods, By), function(x) colSums(do.call(rbind, x)))

2）使用data.frames将组和产品分别转换为数据框，合并它们，执行聚合并拆分回列表。除了顺序之外，输出与请求的相同。 （反转聚合公式中的两个右侧变量以获得问题中显示的顺序，但这也会反转输出列表中每个组件名称的两个部分。）

S <- stack(list(group1 = group1, group2 = group2, group3 = group3))

DF0 <- do.call(rbind, prods)
DF <- cbind(do.call(rbind, strsplit(rownames(DF0), ".", fixed = TRUE)), DF0)

M <- merge(DF, S, all.x = TRUE, by = 1)
Ag <- aggregate(cbind(A, B, C) ~ ind + `2`, M, sum)
lapply(split(Ag, paste(Ag[[1]], Ag[[2]], sep = ".")), "[", 3:5)

giving:

$group1.2000
  A  B  C
1 8 10 12

$group1.2001
  A  B  C
4 8 10 12

$group2.2000
  A B C
2 5 7 9

$group2.2001
  A B C
5 5 7 9

$group3.2000
   A  B  C
3 11 13 15

$group3.2001
   A  B  C
6 11 13 15