如何将长数据框拆分为数据和元数据列表答案

【问题标题】：How to split a long data frame into lists of data & metadata如何将长数据框拆分为数据和元数据列表
【发布时间】：2017-02-17 22:18:28
【问题描述】：

我是 R 的相对新手，无法解决这个相当基本的问题。我真的很感谢你在这方面的帮助。

这是一些看起来像我的实际数据的玩具数据：

interval = rep(1:5,5)
value = runif(25)
category = c(rep("A", 10), rep("B", 15))
data = data.frame(category, interval, value)

数据将包含三列：包含分类变量的因子列、称为“间隔”编码时间的列以及包含因变量的“值”。这些都表达了每个观察的属性，它属于一个“类别”，并且随着时间（“间隔”）的“价值”而变化。

类别 |间隔 |价值; 一个 1 1.0 一个 2 2.3 一个 3 0.5 一个 4 0.9 乙 1 1.5 乙 2 1.2 乙 3 0.4 ...

现在，我想将每个观察结果提取到一个包含两列的 txt 文件中

间隔 |文件编号 1 1.0 2 2.3 3 0.5 ...

并在单独的 txt 文件中对元数据进行编码

类别 |文件编号 1 A2 一个 3 乙 4 乙 5 乙 6 ...

【问题讨论】：

到目前为止你尝试了什么？
L = list(data[,2:3], data[,1:2])

标签： r dplyr reshape2

【解决方案1】：

你有机会试试mapply:

df <- read.table(text ="category  interval  value
A          1          1.0
A          2          2.3 
A          3          0.5
A          4          0.9
B          1          1.5
B          2          1.2
B          3          0.4", header = T)

l <- split(df, df$interval)

#' Function writes interval data to csv
#' 
#' @return metadata about written records
writeIntervalData <- function(df, i) {
  write.csv(df, paste0("file", i, ".csv", row.names <- FALSE))
  meta <- data.frame(category = unique(df$category))
  meta$file <- i               
  return(meta)
}

meta <- mapply(writeIntervalData, l, names(l), SIMPLIFY = FALSE)

meta <- do.call("rbind", meta)
write.csv(meta[order(meta$category, meta$file),], "meta.csv", row.names = FALSE)

【讨论】：