使用 Dataframe 自动创建基于子产品的值列表

Question

df <- data.frame("date"= 
1:4,"product"=c("B","B","A","A"),"subproduct"=c("1","2","x","y"),"actuals"=1:4)


#creates df1,df2,dfx,dfy
for(i in unique(df$subproduct)) {
  nam <- paste("df", i, sep = ".")
  assign(nam, df[df$subproduct==i,])

}

# CREATES LIST OF DATAFRAMES
# How do I make this so i don't have to manually type list(df.,df.,df.)

list_df <- list(df.1,df.2,df.x,df.y) %>%
  lapply( function(x) x[(names(x) %in% c("date", "actuals"))])

# creates df1,df2,df3,df4 only dates and actuals, removes the other column names
for (i in 1:length(list_df)) {
  assign(paste0("df", i), as.data.frame(list_df[[i]]))
}

对于第一个 for 循环，它根据唯一的子产品创建一个 df 对象。对于 list() 函数，我希望不必输入 df.1 ... df2... 等，所以如果我的数据中有 100 个唯一的子产品，我就不需要输入这个 df。 1、df.2、df.x、df.y、df.z、df.zzz、df。一遍又一遍地。我如何最好地做到这一点（1 个问题）

最后一个 for 循环创建单独的数据框对象，只有日期和实际值将用于为每个对象创建时间序列。如何将这些对象的值放入单个数据框或 dfs 列表中？ （第二个问题）

Answer 1

我们可以使用mget 来返回来自ls 的对象名称子集上的对象值。 pattern 匹配以 'df'followed by a.` 和任何字母数字字符开头的对象名称

mget(ls(pattern = '^df\\.[[:alnum:]]+$'))

如果 OP 想要在不同的环境中创建这些对象

new_env <- new.env()
list2env(mget(ls(pattern = '^df\\.[[:alnum:]]+$')), envir = new_env)

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如果我们想从头开始创建新对象，请在“子产品”列上创建 group_split，相应地设置名称，然后创建多个对象（list2env - 虽然不推荐）

library(dplyr)
library(stringr)
df %>% 
   group_split(subproduct) %>%
   setNames(str_c('df.', c(1, 2, 'x', 'y'))) %>% 
   list2env(.GlobalEnv)