我要做的是根据较大数据帧中第一列的值将较大的数据帧过滤成 78 个唯一数据帧。我能想到的唯一方法是在 for() 循环中应用 filter() 函数：
for (i in 1:nrow(plantline))
{x1 = filter(rawdta.df, Plant_Line == plantline$Plant_Line[i])}
问题是我不知道如何在每次循环运行时创建一个新的数据框，比如 x2、x3、x4...。
有人可以告诉我这是否可能，或者我是否应该尝试以其他方式做到这一点？
【问题讨论】：
plantline的例子吗？
标签： r
你可以使用split -
# creates a list of dataframes into 78 unique data frames based on
# the value of the first column in the larger data frame
lst = split(large_data_frame, large_data_frame$first_column)
# takes the dataframes out of the list into the global environment
# although it is not suggested since it is difficult to work with 78
# dataframes
list2env(lst, envir = .GlobalEnv)
数据框的名称将与第一列中变量的值相同。
【讨论】：
for 循环所做的 - 将数据帧添加到全局环境中。为了完整起见，我还添加了它，以防以后有人查找此问题，并且拆分列中唯一值的数量要少得多，例如 3 或 4。
for 循环或lapply（或Map 或许多其他选项...参见purrr 包）在list 中的每个数据帧上工作都很容易。然而，使用paste 和assign 和get 以及其他黑客在您的环境中处理一堆几乎相同的数据帧更加困难且容易出错。我强烈建议将它们放在一个不错的列表中。
使用plyr的解决方案：
ma <- cbind(x = 1:10, y = (-4:5)^2, z = 1:2)
ma <- as.data.frame(ma)
library(plyr)
dlply(ma, "z") # you split ma by the column named z
【讨论】：
使用示例数据会更容易。 by 将是我的最爱。
d <- data.frame(plantline = rep(LETTERS[1:3], 4),
x = 1:12,
stringsAsFactors = F)
l <- by(d, d$plantline, data.frame)
print(l$A)
print(l$B)
【讨论】：
这个问题一定有很多重复
split(plantline, plantline$Plant_Line)
将创建一个 data.frames 列表。
但是，根据您的用例，可能不需要将大型 data.frame 拆分为多个部分，因为可以使用分组。
【讨论】：
你可以使用assign：
for (i in 1:nrow(plantline))
{assign(paste0(x,i), filter(rawdta.df, Plant_Line == plantline$Plant_Line[i]))}
或者，您可以将结果保存在 list 中：
X <- list()
for (i in 1:nrow(plantline))
{X[[i]] = filter(rawdta.df, Plant_Line == plantline$Plant_Line[i])}
【讨论】：
fortunes::fortune(236) 唯一应该使用assign函数的人是那些完全理解为什么永远不应该使用assign函数的人。 -- Greg Snow R-help（7月2009)
如果我们能看到数据框会更容易......
尽管如此，我还是提出了一些建议。您可以创建数据框列表：
dataframes <- vector("list", nrow(plantline))
for (i in 1:nrow(plantline)){
dataframes[[i]] = filter(rawdta.df, Plant_Line == plantline$Plant_Line[i])
}
【讨论】：