这里有一个例子（这是你应该在你的问题中加入的东西。如果你能用一个清晰的、可复制/粘贴的、可重复的例子来组织你的问题，你会得到几乎即时的帮助。）

问题：

# list of data frames:
l = list(mtcars, mtcars)

# vector of column names I would like to extract
my_names = c("mpg", "wt", "am")
# these columns might be at different positions in the data frames

解决方案：

result = lapply(l, "[", , my_names)

# look at the top 6 rows of each to verify that it worked:
lapply(result, head)
# [[1]]
#                    mpg    wt am
# Mazda RX4         21.0 2.620  1
# Mazda RX4 Wag     21.0 2.875  1
# Datsun 710        22.8 2.320  1
# Hornet 4 Drive    21.4 3.215  0
# Hornet Sportabout 18.7 3.440  0
# Valiant           18.1 3.460  0
#
# [[2]]
#                    mpg    wt am
# Mazda RX4         21.0 2.620  1
# Mazda RX4 Wag     21.0 2.875  1
# Datsun 710        22.8 2.320  1
# Hornet 4 Drive    21.4 3.215  0
# Hornet Sportabout 18.7 3.440  0
# Valiant           18.1 3.460  0

**说明：**您实际上想要执行l[[1]][, my_names]，l[[2]][, my_names]，... lapply对每个列表元素应用一个函数。在本例中，函数为[，它将 rows 作为第一个参数（我们将其留空以表示所有行），将 columns 作为第二个参数（我们将其指定为my_names）。它将在列表中返回结果。

你可以使用dplyr，它很好用，语法也很清楚：

library(dplyr)
    l <- list(mtcars, mtcars) # the list of 2 df
    new_list <- lapply(l, function(x) x%>% select(mpg,wt,am))

再见！

我有一个21列的列表，我想从中提取并创建一个单独的列表，列从1到7、11和21。

mydata <- read.csv("data.csv")
newdatalist <- data[c(1:7, 11, 21)]

purrr解决方案：

library(purrr)
library(dplyr)
map(l, ~ .x |> select(all_of(my_names)))