如何在 R 中将一个大型数据框拆分成较小的数据框？

处理大型数据框并非易事，因此我们可能需要将其拆分成一些较小的数据框。这些较小的数据框可根据某些条件从较大的数据框中提取，例如因子变量的级别或其他一些条件。这可以通过使用 split 函数来完成。

示例

考虑以下数据框 -

> set.seed(1)
> Grades<-rep(c("A","B","C","D","E"),times=10)
> Age<-sample(1:30,50,replace=TRUE)
> Category<-sample(1:10,50,replace=TRUE)
> df<-data.frame(Grades,Age,Category)
> head(df,20)
  Grades Age Category
1    A    25    6
2    B     4    9
3    C     7    8
4    D     1    9
5    E     2    7
6    A    29    8
7    B    23    6
8    C    11   10
9    D    14    7
10   E    18    3
11   A    27   10
12   B    19    6
13   C     1    8
14   D    21    2
15   E    21    2
16   A    10    6
17   B    22    6
18   C    14    1
19   D    10    3
20   E     7    3

根据成绩对数据框进行拆分 -

> Split_based_on_Grades<-split(df,f=df$Grades)
> Split_based_on_Grades
$A
    Grades Age Category
1     A    25    6
6     A    29    8
11    A    27   10
16    A    10    6
21    A     9    8
26    A    25    7
31    A    10    9
36    A     1    1
41    A    10    7
46    A    20   10
$B
    Grades Age Category
2     B     4    9
7     B     23   6
12    B     19   6
17    B     22   6
22    B     15   6
27    B     14   1
32    B     30   7
37    B     20   5
42    B      6   7
47    B     26  10
$C
    Grades Age Category
3     C      7   8
8     C     11  10
13    C      1   8
18    C     14   1
23    C     21   7
28    C      5   4
33    C     25   4
38    C      3   6
43    C     15   3
48    C     12   7
$D
    Grades Age Category
4     D      1   9
9     D     14   7
14    D     21   2
19    D     10   3
24    D      5   6
29    D      5   8
34    D     12   7
39    D      6   1
44    D     20   6
49    D     25   3
$E
    Grades Age Category
5     E      2   7
10    E     18   3
15    E     21   2
20    E      7   3
25    E      9   8
30    E      2   9
35    E     15   6
40    E     10   9
45    E     28   2
50    E     23   2 

现在我们能像下面这样访问每个成绩 -

> Split_based_on_Grades[[1]]
   Grades Age Category
1     A    25   6
6     A    29   8
11    A    27  10
16    A    10   6
21    A     9   8
26    A    25   7
31    A    10   9
36    A     1   1
41    A    10   7
46    A    20  10
> Split_based_on_Grades[[4]]
   Grades Age Category
4     D     1    9
9     D    14    7
14    D    21    2 
19    D    10    3
24    D     5    6
29    D     5    8
34    D    12    7
39    D     6    1
44    D    20    6
49    D    25    3

Nizamuddin Siddiqui

更新于： 10-8-2020

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