在R中将较大的Dataframe子化为较小的Dataframe？答案

【问题标题】：Subset larger Dataframe into smaller ones in R?在R中将较大的Dataframe子化为较小的Dataframe？
【发布时间】：2022-01-03 20:37:43
【问题描述】：

我有一个更大的数据框，我想根据 2 列和不断变化的第 3 列从中拆分。

我在移动设备上很难给出一个可重复的例子，所以我会尽力描述。

我有一个包含 10 列的大型数据框，前 2 列是 ID 和年份。

我想要较小的，其中第三列将是其余 8 列中的每一列。

所以总共有 8 个较小的数据帧

我试过了：

newDF1

newDF2

并获得结果，但有没有一种方法我不必写出每个单独的变量。很抱歉格式不佳，任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r select subset

【解决方案1】：

添加到 danlooos 答案，如果你想要一个 Base R 解决方案，你可以只使用一个循环：

for (col in colnames(iris)[-1:-2]) {
    assign(col, iris[, c("Sepal.Length", "Sepal.Width", col)], envir = globalenv())
}

或者做同样的事情并将生成的数据框存储在一个列表中，我个人觉得这样更简洁：

new_frames <- list()
for (col in colnames(iris)[-1:-2]) {
    new_frames <- append(new_frames, list(iris[, c("Sepal.Length", "Sepal.Width", col)]))
}

【讨论】：

这不会使用assign创建新对象
@danlooo 是的，你是对的。我编辑了答案以包含它。

【解决方案2】：

拆分属于一起的数据通常是不好的做法。但是，您可以使用 assign 根据表达式自动创建新的 R 对象：

library(tidyverse)
columns <-
  iris %>%
  colnames() %>%
  setdiff("Species")
columns
#> [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width"  "Petal.Length" "Petal.Width"

columns %>%
  walk(~ {
    data <- iris %>% head(2) %>% select_at(c("Species", .x))
    assign(.x, data, envir = globalenv())
  })

# access created objects
Sepal.Width
#>   Species Sepal.Width
#> 1  setosa         3.5
#> 2  setosa         3.0
Sepal.Length
#>   Species Sepal.Length
#> 1  setosa          5.1
#> 2  setosa          4.9

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 11 月 25 日创建}

【讨论】：

完全按照我的意愿工作，谢谢！