Bedingte Anweisungen mit zu vielen ifelse Aussagen

Question

Ich habe folgende Daten:

my.list<-list(a=c(55,17,18,18,18,21), 
b=c(11,17,17,17,22,18,22), 
c=c(55,17,22,22,22,22,22,21,30))  

x<-c(1,1,1,1,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3)  

set.seed(1)  

my.function <- function(x) { 

ifelse(x == 1,sample(my.list$a,replace = T), 
ifelse(x == 2,sample(my.list$b,replace = T), 
ifelse(x == 3,sample(my.list$c,replace = T) 


)))  
}   

p<-sapply(x, my.function)  

In der „realen“ Daten-Set ich viel mehr ifelse-Aussagen haben als oben gezeigt, und der Code ist zu lang.

Gibt es eine intelligentere Lösung, so dass ich nicht so viele iffelse-Statements schreiben muss? Jede ifelse-Anweisung bezieht sich auf eine eindeutige Liste wie oben, mit unterschiedlichen Längen, aus denen ich Beispiele zeichne.

Answer 1

Diese doppelte Verwendung von x verwirrte mich ein wenig. Wenn ich Sie richtig verstehe,

my.function <- function(x) { 
    sample(my.list[[1]],size = 1,replace = T) 
} 

sollte Ihnen geben, was Sie wollen.

Answer 2

Edited

Um die Merkwürdigkeiten von ifelse() zu vermeiden, die darauf @thelatemail und Vertrauen auf die globale Umwelt zu vermeiden, würde ich vorschlagen

my.list<-list(a=c(55,17,18,18,18,21), b=c(11,17,17,17,22,18,22), c=c(55,17,22,22,22,22,22,21,30))  

x<-c(1,1,1,1,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3)  

set.seed(1)  

my.function <- function(x, list) { 
    sample(list[[x]], replace = T) 
}   

p<-sapply(x, my.function, list=my.list)