Использование цикла для создания нового списка из предыдущего списка в r

Question

Я выполняю функцию (computeModules{bipartite}), которая выдает разные результаты при каждом запуске. Я хочу повторить выполнение 100 раз. Вывод функции состоит из списка с несколькими слотами. Мне нужно извлечь матрицу из одного из этих слотов (@modules), а затем поднастроить ее, чтобы получить интересующие меня строки. Позже я использую эти строки для выбора позиций вектора. В конце я хочу получить 100 списков с таким количеством подсписков, сколько строк было задано в каждой итерации.

Имитация @ модулей:

n1 <- structure(c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 6, 0, 0, 0, 0, 6, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 7, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 8, 0, 9, 0, 0, 9, 0, 0, 0, 10, 0, 0, 10, 0, 0, 0, 11, 0, 0, 0, 11, 0, 12, 0, 0, 12, 0, 0, 0, 0, 13, 0, 0, 0, 0, 13, 14, 0, 0, 14, 0, 0, 0, 0, 15, 0, 0, 0, 0, 15, 16, 0, 0, 16, 0, 0, 0, 17, 0, 0, 17, 0, 0, 0, 0, 18, 0, 0, 0, 0, 18, 0, 19, 0, 0, 0, 0, 19, 20, 0, 0, 20, 0, 0, 0, 0, 21, 0, 0, 21, 0, 0, 0, 22, 0, 0, 22, 0, 0, 0, 23, 0, 0, 0, 23, 0, 0, 24, 0, 0, 24, 0, 0, 0, 25, 0, 0, 25, 0, 0, 0, 26, 0, 0, 0, 26, 0, 0, 27, 0, 0, 27, 0, 0, 0, 28, 0, 0, 0, 28, 0), .Dim = c(7L, 30L))


n2 <- structure(c(1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 3, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 8, 0, 0, 0, 9, 0, 0, 0, 0, 9, 0, 10, 0, 0, 0, 0, 10, 0, 11, 0, 0, 0, 11, 0, 12, 0, 12, 0, 0, 0, 0, 0, 13, 0, 0, 13, 0, 0, 14, 0, 14, 0, 0, 0, 0, 0, 15, 0, 0, 15, 0, 0, 16, 0, 16, 0, 0, 0, 0, 17, 0, 17, 0, 0, 0, 0, 0, 18, 0, 0, 18, 0, 0, 0, 19, 0, 0, 19, 0, 0, 20, 0, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 21, 0, 0, 0, 0, 21, 0, 22, 0, 0, 0, 0, 22, 0, 23, 0, 0, 0, 23, 0, 0, 24, 0, 0, 0, 0, 24, 0, 25, 0, 0, 0, 0, 25, 0, 26, 0, 0, 0, 26, 0, 0, 27, 0, 0, 0, 0, 27, 0, 28, 0, 0, 0, 28, 0), .Dim = c(7L, 30L))

Мой код:

e <- 1:30
nr=2
n=list(n1, n2); comp2=list(); u=list(); m=list()
for(i in 1:nr){
m[[i]] <- n[[i]][,-c(1,2, (ncol(n[[i]])-5):ncol(n[[i]]))] # select columns of interest
comp2[[i]] <- which(n[[i]][,1]==2) # subset by values of column 1 (total 5)
for(j in 1:length(comp2[[i]])){ # here I want to create a 2xlength(comp2[[i]]) list
u[[i]] <- e[unlist(m[[i]][comp2[[i]][j],])] # create list u selecting values of e
}
}

Я хотел бы получить:

> u
[1]]
> e[unlist(m[[1]][comp2[[1]][1],])]
[1] 12 14 16 17 20
> e[unlist(m[[1]][comp2[[1]][2],])]
[1]  2  9 10 21 22
> e[unlist(m[[1]][comp2[[1]][3],])]
[1] 11
> e[unlist(m[[1]][comp2[[1]][4],])]
[1]  1  3  4  5  6  7  8 13 15 18 19
[[2]]
> e[unlist(m[[2]][comp2[[2]][1],])]
[1] 12 14 16 17 20
> e[unlist(m[[2]][comp2[[2]][2],])]
[1] integer(0)
> e[unlist(m[[2]][comp2[[2]][3],])]
[1]  1  3  4  5  6  7  8 13 15 18 19
> e[unlist(m[[2]][comp2[[2]][4],])]
[1] 11
> e[unlist(m[[2]][comp2[[2]][5],])]
[1]  2  9 10 21 22

Но мой код перезаписывает вывод каждой итерации и сохраняет только последнюю для каждого списка:

> u
[[1]]
[1]  1  3  4  5  6  7  8 13 15 18 19
[[2]]
[1]  2  9 10 21 22

Как я могу получить желаемый список списков?

РЕДАКТИРОВАТЬ: пример реальных данных

data <- structure(list(MC8 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), MC9 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L,     1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), GC9 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), GC8 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), GC7 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), GC6 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), GC5 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), GC4 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), GC3 = c(1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), GC2 = c(1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), GC1 = c(1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CC = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CP1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CP2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CP3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CP4 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CP5 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CP6 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CP7 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CP8 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), CP9 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), S9 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), S8 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), S7 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), S6 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), S5 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), S4 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), S3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), S2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), S1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P4 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P5 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P6 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P7 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P8 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P9 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), P10 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L)), .Names = c("MC8", "MC9", "GC9", "GC8", "GC7", "GC6", "GC5", "GC4", "GC3", "GC2", "GC1", "CC", "CP1", "CP2", "CP3", "CP4", "CP5", "CP6", "CP7", "CP8", "CP9", "S9", "S8", "S7", "S6", "S5", "S4", "S3", "S2", "S1", "P1", "P2", "P3", "P4", "P5", "P6", "P7", "P8", "P9", "P10"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -40L))

Адаптированный код:

pl <- 40 # number of columns to be deleted in tmp@modules
eox <- unlist(dimnames(data)) # names of rows and columns
L <- vector("list", 2L) # lists
for (i in 1:length(L)) {
tmp <- computeModules(data)
tmp <- tmp@modules
ss1 <- which(tmp[,1]==1) # subsetting module 1
tmp <- tmp[,-c(1,2,(ncol(tmp)-pl+1):ncol(tmp))] # delete columns of no interest
for (j in 1:length(ss1)) {   
L[[i]] <- eox[tmp[ss1[j],]]
# rows of tmp that meet subsetting conditions; use each row to select position in eox. Then, create as many sublists as rows in tmp3 and assign to L[[i]]
}

Все работает нормально, но последняя строка кода не дает желаемого результата, а последний цикл перезаписывает предыдущие. Возможно, желаемый результат может быть получен более напрямую?

Answer 1

Возможно, что-то вроде этого псевдокода?

L <- vector("list", 100L)
for (i in 1:length(L)) {
    tmp <- computeModules(...) # your specific arguments
    tmp <- tmp@modules # just the slot you want
    tmp <- subset(tmp, ...) # your subsetting requirements
    L[[i]] <- tmp # put just the piece/answer you want into the list
}

res <- unlist(L)

Или, может быть, вам нужно перебрать L снова и делать разные вещи. В качестве альтернативы, если вы сделали это: L[[i]] <- computeModules(...) это ваш список списков.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Маленькая версия с данными

library('bipartite')
data(small1976)
L <- vector("list", 1L)
for (i in 1:length(L)) {
    tmp <- computeModules(small1976) # your specific arguments
    tmp <- tmp@modules # just the slot you want
    tmp <- subset(tmp, ...) # your subsetting requirements
    L[[i]] <- tmp # put just the piece/answer you want into the list
}

Без поднабора, tmp это числовая матрица Что тебе нужно с этим делать?

РЕДАКТИРОВАТЬ 2: Если это правильно, вы переосмыслили процесс поднабора.

library("bipartite")
eox <- unlist(dimnames(data))
pl <- 40
L <- vector("list", 1L)
for (i in 1:length(L)) {
    tmp <- computeModules(data, deep = TRUE)
    tmp <- tmp@modules # just the slot you want
    tmp <- tmp[,-c(1,2,(ncol(tmp)-pl+1):ncol(tmp))] # delete columns of no interest
    ss1 <- which(tmp[,1]==1) # subsetting module 1
    L[[i]] <- eox[ss1] # put just the piece/answer you want into the list
    }

Дает, для L:

[[1]]
[1] "1" "2" "4"

Но должна быть какая-то случайная подгонка, я получаю разные ответы на разных трассах.

Answer 2

Я нашел способ получить выход. Однако эти выходные данные объединяются в фрейм данных, не разделенный на отдельные списки:

L <- vector("list", 2L)
for (i in 1:length(L)) {
tmp <- computeModules(data, deep = T, deleteOriginalFiles = T, steps = 1000000, tolerance = 1e-10, experimental = F)
tmp <- tmp@modules
s1 <- which(tmp[,1]==1) # subsetting module 1
tmp <- tmp[,-c(1,2,(ncol(tmp)-pl+1):ncol(tmp))] # delete columns of no interest
L[[i]] <- data.frame(tmp[s1,])
}