使用 dplyr 在 R 中将数据帧拆分为较小的数据帧答案

【问题标题】：Split a dataframe into smaller dataframes in R using dplyr使用 dplyr 在 R 中将数据帧拆分为较小的数据帧
【发布时间】：2021-10-10 22:06:43
【问题描述】：

我有一个dataframe 和118 观察结果，总共有三列。现在，我想将此数据框拆分为twodataframes，每个都有59 观察。我尝试了两种不同的方法，但都没有返回我想要的结果。

如何在R 中使用dplyr 执行此操作？

示例数据框：

Code Count_2020 Count_2021
A    1          2
B    2          4
C    3          6
D    4          8
E    5          10
F    6          12

期望的输出：

DF1

Code Count_2020 Count_2021
    A    1          2
    B    2          4
    C    3          6

DF2

Code Count_2020 Count_2021
    D    4          8
    E    5          10
    F    6          12

第一种方法

基于此answer

library(tidyverse)
df= df %>% group_split(Code)

现在这会返回118 的列表，因此它是118 观察的列表，其中每个list 都有3 列。

第二种方法

基于此answer

library(tidyverse)
df= df %>% sample_n(size = 59) %>% 
  split(f = as.factor(.$Code))

现在这会返回59 的列表。

【问题讨论】：

您尝试使用的逻辑是什么？你有 118 个不同的代码，所以当你除以它时，你会得到 118 个数据帧……你期望的是什么？你的代码只知道你给它的逻辑，所以如果你想把代码集中在一起，或者你想拆分成一定数量的行或每个行的总行数的一定比例，你必须把它放在你的代码中
我明白了，这就是我改用第二种方法的原因
那么您是否想找到一种方法来做到这一点，而无需对每组的行数进行硬编码？

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我们可以使用gl在group_split中创建分组列

library(dplyr)
df1 %>%
      group_split(grp = as.integer(gl(n(), 59, n())), .keep = FALSE)

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用slice

library(dplyr)

DF1 <- DF %>% 
    slice(1:3)

DF2 <- DF %>% 
    slice(4:6)

输出：

> DF1
  Code Count_2020 Count_2021
1    A          1          2
2    B          2          4
3    C          3          6
> DF2
  Code Count_2020 Count_2021
1    D          4          8
2    E          5         10
3    F          6         12

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一个使用split的选项-

n <- 3
split(df, ceiling(seq(nrow(df))/n))

#$`1`
#  Code Count_2020 Count_2021
#1    A          1          2
#2    B          2          4
#3    C          3          6

#$`2`
#  Code Count_2020 Count_2021
#4    D          4          8
#5    E          5         10
#6    F          6         12

【讨论】：