根据行名对元素进行分组并对这些元素进行编号答案

【问题标题】：Group elements based on rownames and number these根据行名对元素进行分组并对这些元素进行编号
【发布时间】：2013-10-28 15:14:53
【问题描述】：

我当然希望我清楚地提出我的问题。所以，我试图在 R 中拆分某个 df。这是一个很大的 df，您可以在下面看到（缩短的）结构。

'data.frame'：36993 obs。 n 个变量：
$ klasse : 数字 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Start_time: chr "23:56:09.000" "23:56:09.000" "23:56:09.000" "23:56:09.000" ...
$ start_date：日期，格式：“2013-08-31”“2013-08-31”“2013-08-31”“2013-08-31”...
$牛奶：数量 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 ...
$ duur_visit: 数量 1048 1048 1048 1048 1048 ...

现在，我要做的是在 df$klasse 中将 df 拆分为 120 个观察值的一部分，其中包含 39 个不同长度的不同元素（例如 1 = 1048 obs，2 = 239 obs 等） .此外，我想对这些组进行编号，对于 df$klasse 的每个新元素，它们每次都从 1 开始。

我是一个菜鸟，我得到的最远的结果是发现我可能必须使用包 stringr，但是，我不确定。或者使用函数split，结合lapply。关于拆分和分组变量的主题有很多信息，我迷路了。如果有人可以帮助我，或者在正确的方向上推动我，我将不胜感激。

编辑

@shadow 的代码似乎是在正确的方向上，但它在我的数据集“超出”120 个观察值的地方切断了我的数据集。所以，我将尝试举例说明我会做什么喜欢完成：

> within df
klasse  grp   Start_time
1        1     2013-08-31 02:54:35.000
1        1     2013-08-31 02:54:35.000
1        2     2013-08-31 02:54:35.000
1        2     2013-08-31 02:54:35.000
1        3     2013-08-31 02:54:35.000
2        1     2013-08-31 08:36:13.000
2        1     2013-08-31 08:36:13.000
2        2     2013-08-31 08:36:13.000
2        2     2013-08-31 08:36:13.000
2        3     2013-08-31 08:36:13.000
2        3     2013-08-31 08:36:13.000
2        4     2013-08-31 08:36:13.000
3        1     2013-09-01 15:01:40.000
3        1     2013-09-01 15:01:40.000
4        1     2013-09-01 23:51:54.000

当然我把它缩短到每组只有 2 个数字，否则它会变得很大，但实际上在组列中我希望组的最大 120 倍于数字 1、2 和很快。我希望我把它清除了一点？

编辑 2

是的，我今天早上再次运行它，@shadow 的解决方案运行良好！我不知道我昨天做错了什么。

【问题讨论】：

请查看link。一个良好的可重复示例将帮助其他人更轻松地解决您的问题。

标签： r split numbers grouping

【解决方案1】：

这是split、lapply 的方法。如果df 是你的data.frame，那么你可以使用split 得到data.frame 的list，按klasse 分组：

lst <- split(df, df$klasse)
lst

然后您使用lapply 进一步拆分为您想要的观察数量：

nobs <- 120 # number of observations
l2 <- unlist(lapply(lst, function(x) {
  x$grp <- rep(1:(nrow(x)/nobs+1), each=nobs)[1:nrow(x)] # grouping 
  split(x, x$grp) # splitting
}), recursive=FALSE)

如果我误解了您的问题，您可能希望使用可重现的示例对其进行更新，在该示例中明确提供一些数据和预期的输出。

【讨论】：

【解决方案2】：

拆分功能将允许您创建一个基于 klasse 分隔的数据帧列表。

myKlasse <- split(dfrm, dfrm$klasse)
myKlasse  <- lapply( myKlasse, function(df) {df$seqnum <- seq_along(rownames(df) )
                                             df }

`seq_along 将编号为数据帧的行。（您可能已经用行名编号，因为这是默认设置，但这也将使其成为数据框列。

【讨论】：