在此示例中,我通过内的所有可能级别在lapply中替换数据帧column
。这工作正常,但是如果列有2列,如何扩展此示例columns = c("am","cyl")
?我无法提出任何可行的方法,谢谢
columns = ("am")
out <-
lapply(unique(mtcars[, columns]), function(x) {
tempDf <- head(mtcars[mtcars[, columns] %in% x, ])
return(tempDf)
})
out
[[1]]
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
[[2]]
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
这是使用dplyr
和的方法rlang
。我不知道它是否比@Taufi更好,特别是因为它需要在新列中保留行名。
为了更好地理解该rlang
部分,group_split
通常将其用作group_split(am,cyl)
。因此,我们要求parse_exprs
将保存的文本columns
转换为表达式列表。然后将!!!
这些表达式拼接为group_split
期望的形式。
library(dplyr)
library(rlang)
columns = c("am","cyl")
mtcars %>%
rownames_to_column("Car") %>%
group_split(!!!parse_exprs(columns),keep = TRUE) %>%
map(head,3)
[[1]]
# A tibble: 3 x 12
Car mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Merc 240D 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2
2 Merc 230 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2
3 Toyota Corona 21.5 4 120. 97 3.7 2.46 20.0 1 0 3 1
[[2]]
# A tibble: 3 x 12
Car mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1
2 Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1
3 Merc 280 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4
[[3]]
# A tibble: 3 x 12
Car mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2
2 Duster 360 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4
3 Merc 450SE 16.4 8 276. 180 3.07 4.07 17.4 0 0 3 3
[[4]]
# A tibble: 3 x 12
Car mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1
2 Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.2 19.5 1 1 4 1
3 Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.62 18.5 1 1 4 2
[[5]]
# A tibble: 3 x 12
Car mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Mazda RX4 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4
2 Mazda RX4 Wag 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4
3 Ferrari Dino 19.7 6 145 175 3.62 2.77 15.5 0 1 5 6
[[6]]
# A tibble: 2 x 12
Car mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Ford Pantera L 15.8 8 351 264 4.22 3.17 14.5 0 1 5 4
2 Maserati Bora 15 8 301 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8
本文收集自互联网,转载请注明来源。
如有侵权,请联系 [email protected] 删除。
我来说两句