将大型 R 数据帧拆分为较小的数据帧列表

在本文中，我们将讨论如何将大型 R 数据帧拆分为较小的数据帧列表。在 R 编程语言中，我们有一个名为 split() 的函数，用于将数据帧拆分为多个部分。

为此，我们首先创建一个需要拆分的数据帧示例。

创建数据框：

R

# create the data frame
data <- data.frame(id = c("X", "Y", "Z", "X", "X",
                          "X", "Y", "Y", "Z", "X"), 
                   x1 = 11 : 20,
                   x2 = 110 : 110)
 
# print the dataframe
data

输出：

要拆分上述数据帧，我们使用split()函数。 split()函数的语法是：

Syntax: split(x, f, drop = FALSE, …)

Parameters:

• x stands for DataFrame and vector
• f stands for grouping of vector or selecting the column according to which we split the Dataframe
• drop stands for delete or skip the specified row

示例 1：在此示例中，我们尝试在没有任何参数的情况下运行 split函数，除了上述 Dataframe。

当我们在没有任何参数的情况下运行 split函数，除了 dataframe 我们注意到 split函数返回第 1 列的每个元素与其他列的组合。在我们的例子中，第 1 列中有 3 个不同的元素，数据框中总共有 10 行。因此，在我们的输出中，作为输出的总行数为 3 * 10 = 30 行。

电阻

# create the data frame
data <- data.frame(a1 = c("X", "Y", "Z", "X", "X",
                          "X", "Y", "Y", "Z", "X"), 
                   a2 = 11 : 20,
                   a3 = 110 : 110)
 
# split the dataframe using the
# split function
split_data <- split(data, f = data)   
 
# print the splitted data frame
split_data

输出：

注意：以上输出截图是实际输出的1/3，为简洁我们无法插入完整的输出截图。

示例 2：在本示例中，我们将借助 1 列进行分组来拆分 Dataframe。

为此，我们将使用 split函数的“f”参数，“$”用于选择我们将根据其拆分 Dataframe 的列。在我们的例子中，我们将根据 a1 列拆分 Dataframe。

电阻

# create the data frame
data <- data.frame(a1 = c("X", "Y", "Z", "X", "X",
                          "X", "Y", "Y", "Z", "X"), 
                   a2 = 11 : 20,
                   a3 = 110 : 110)
 
# split the data frame by grouping using "f" argument
split_data <- split(data, f = data$a1)  
 
# print the split data
split_data

输出：

示例 3：在本示例中，我们将借助 2 列分组来拆分数据框。

为此，我们将使用 split函数的“f”参数，“$”用于选择列并列出我们将根据其拆分 Dataframe 的列。在我们的例子中，我们将根据 a1 和 a2 列拆分 Dataframe。因此，创建了 a1 和 a2 的列表，并将该列表作为“f”的参数给出。

电阻

# create the data frame
data <- data.frame(a1 = c("X", "Y", "Z", "X", "X",
                          "X", "Y", "Y", "Z", "X"), 
                    
                   a2 = c(1, 1, 1, 2, 2, 2,
                          1, 2, 1, 2),
                   a3 = 110 : 110)
# split the data frame by grouping using "f" argument
split_data <- split(data, f=list(data$a1, data$a2))  
 
# print the split data
split_data

输出：