如何在 R 中按列拆分数据框？

如果我们有一个数据框列包含一些重复值或表示类别，那么我们可能希望根据该列拆分数据框。

例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 Col 的列，那么我们可以使用下面给出的命令根据 Col 拆分数据框。

split(df,df$Col)

示例 1

以下代码片段创建了一个示例数据框。

Open Compiler
Group<-sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
Score<-rpois(20,8)
df1<-data.frame(Group,Score)
df1

创建了以下数据框：

  Group  Score
1  Male    8
2  Female  6
3  Female  5
4  Female  7
5  Female 12
6  Female 10
7  Female  9
8  Male    9
9  Male   10
10 Female 13
11 Female  4
12 Male   11
13 Female  5
14 Male    6
15 Female  9
16 Male    9
17 Female  5
18 Female  8
19 Male    3
20 Female  5

要根据 Group 列拆分 df1，请将以下代码添加到上述代码片段中：

Open Compiler
Group<-sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
Score<-rpois(20,8)
df1<-data.frame(Group,Score)
split(df1,df1$Group)

输出

如果将上述所有代码片段作为单个程序执行，则会生成以下输出：

$Female
    Group Score
2  Female  6
3  Female  5
4  Female  7
5  Female 12
6  Female 10
7  Female  9
10 Female 13
11 Female  4
13 Female  5
15 Female  9
17 Female  5
18 Female  8
20 Female  5

$Male
  Group Score
1  Male  8
8  Male  9
9  Male 10
12 Male 11
14 Male  6
16 Male  9
19 Male  3

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示例 2

以下代码片段创建了一个示例数据框。

Open Compiler
Class<-sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
Number_of_Customers<-sample(1:10,20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(Class,Number_of_Customers)
df2

创建了以下数据框：

 Class Number_of_Customers
1   II   2
2    I  10
3  III   2
4  III   4
5  III   5
6  III   7
7  III  10
8   II   4
9   II   9
10   I   7
11 III   4
12   I   1
13   I   1
14   I   1
15 III   5
16  II   5
17  II   9
18  II   8
19  II   8
20   I   9

要根据 Class 列拆分 df2，请将以下代码添加到上述代码片段中：

Open Compiler
Class<-sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
Number_of_Customers<-sample(1:10,20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(Class,Number_of_Customers)
split(df2,df2$Class)

输出

如果将上述所有代码片段作为单个程序执行，则会生成以下输出：

$I
  Class Number_of_Customers
2   I   10
10  I    7
12  I    1
13  I    1
14  I    1
20  I    9

$II
 Class Number_of_Customers
1  II   2
8  II   4
9  II   9
16 II   5
17 II   9
18 II   8
19 II   8

$III
 Class Number_of_Customers
3  III   2
4  III   4
5  III   5
6  III   7
7  III  10
11 III   4
15 III   5

更新于：2021年11月9日

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