不知道你是否还需要回答这个问题，但我从我有限的(3周的自学R) R经验中发现，使用NULL赋值实际上是错误的或次优的，特别是当你在动态更新一个列表时，比如for循环。

更准确地说，使用

myList[[5]] <- NULL

会抛出错误

myList[[5]] <- NULL:替换长度为0

or

供应的元素多于可供替换的元素

我发现更有效的方法是

myList <- myList[[-5]]

我根本不懂R，但有点创造性的谷歌搜索把我带到了这里:http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/04/1919.html

关键的一句话是:

我没有找到关于R如何从列表中删除元素的明确文档，但试验和错误告诉我

我的列表[5]<- NULL

将删除第5个元素，然后“关闭”由删除该元素引起的孔。这影响了下标值，所以我在删除元素时要小心。我必须从名单的后面到前面。

帖子后面的回复说:

删除列表中的元素，请参见R FAQ 7.1

R FAQ的相关部分说:

．.． 不要将x[i]或x[[i]]设置为NULL，因为这将从列表中删除相应的组件。

它似乎(以一种有点倒退的方式)告诉您如何删除一个元素。

如果你有一个命名列表，想要删除一个特定的元素，你可以尝试:

lst <- list(a = 1:4, b = 4:8, c = 8:10)

if("b" %in% names(lst)) lst <- lst[ - which(names(lst) == "b")]

这将创建一个包含元素a, b, c的列表lst。第二行在检查元素b是否存在后删除元素b(以避免@hjv提到的问题)。

或更好:

lst$b <- NULL

这样，尝试删除一个不存在的元素就不是问题(例如lst$g <- NULL)

还可以使用magrittr包的提取函数从列表中进行负索引以删除列表项。

a <- seq(1,5)
b <- seq(2,6)
c <- seq(3,7)
l <- list(a,b,c)

library(magrittr)

extract(l,-1) #simple one-function method
[[1]]
[1] 2 3 4 5 6

[[2]]
[1] 3 4 5 6 7

在命名列表的情况下，我发现这些helper函数很有用

member <- function(list,names){
    ## return the elements of the list with the input names
    member..names <- names(list)
    index <- which(member..names %in% names)
    list[index]    
}


exclude <- function(list,names){
     ## return the elements of the list not belonging to names
     member..names <- names(list)
     index <- which(!(member..names %in% names))
    list[index]    
}  
aa <- structure(list(a = 1:10, b = 4:5, fruits = c("apple", "orange"
)), .Names = c("a", "b", "fruits"))

> aa
## $a
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

## $b
## [1] 4 5

## $fruits
## [1] "apple"  "orange"


> member(aa,"fruits")
## $fruits
## [1] "apple"  "orange"


> exclude(aa,"fruits")
## $a
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

## $b
## [1] 4 5

如果你不想就地修改列表(例如，将一个元素传递给一个函数)，你可以使用索引:负索引表示“不包括这个元素”。

x <- list("a", "b", "c", "d", "e"); # example list

x[-2];       # without 2nd element

x[-c(2, 3)]; # without 2nd and 3rd

同样，逻辑索引向量也很有用:

x[x != "b"]; # without elements that are "b"

这也适用于数据框架:

df <- data.frame(number = 1:5, name = letters[1:5])

df[df$name != "b", ];     # rows without "b"

df[df$number %% 2 == 1, ] # rows with odd numbers only