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我在一个数据框中有 9880 条记录，我试图将它分成 9 组，每组 1000 条，最后一组将有 880 条记录，并相应地命名它们。我将 for-loop 用于 1-9 组，但手动用于最后 880 条记录，但我相信有更好的方法来实现这一点，

library(sqldf)
for (i in 0:8)
{
assign(paste("test",i,sep="_"),as.data.frame(final_9880[((1000*i)+1):(1000*(i+1)),   (1:53)]))
}
test_9<- num_final_9880[9001:9880,1:53]

也无法将所有部分附加到一个 for 循环中！

#append all parts
all_9880<-rbind(test_0,test_1,test_2,test_3,test_4,test_5,test_6,test_7,test_8,test_9)

任何帮助表示赞赏，谢谢！

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此解决方案的一个小变化

ls <- split(final_9880, rep(0:9, each = 1000, length.out = 9880))  # edited to Roman's suggestion
for(i in 1:10) assign(paste("test",i,sep="_"), ls[[i]])

您的绑定命令应该可以工作。

编辑

如果您有许多数据框，则可以使用 parse-eval 组合。我使用该软件包gsubfn以提高可读性。

library(gsubfn)
nms <- paste("test", 1:10, sep="_", collapse=",")
eval(fn$parse(text='do.call(rbind, list($nms))'))

这是如何运作的？首先，我创建一个包含逗号分隔的数据框列表的字符串

> paste("test", 1:10, sep="_", collapse=",")
[1] "test_1,test_2,test_3,test_4,test_5,test_6,test_7,test_8,test_9,test_10"

然后我用这个字符串来构造列表

list(test_1,test_2,test_3,test_4,test_5,test_6,test_7,test_8,test_9,test_10)

使用parse和eval使用字符串插值。

eval(fn$parse(text='list($nms)'))

字符串插值是通过fn$前缀 of实现的parse，其作用是截取$nms变量中包含的字符串并进行替换nms。解析和评估字符串"list($mns)"会创建所需的列表。在解决方案中，rbind它包含在 parse-eval 组合中。

编辑 2

您可以收集具有特定模式的所有变量，将它们放在一个列表中并按行绑定它们。

do.call("rbind", sapply(ls(pattern = "test_"), get, simplify = FALSE))

ls查找具有模式“test_”的所有变量

sapply检索所有这些变量并将它们存储在列表中

do.call逐行展平列表。

于 2012-07-23T05:36:32.350 回答
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不需要 for 循环——使用split

data <- data.frame(a = 1:9880, b = sample(letters, 9880, replace = TRUE))

splitter <- (data$a-1) %/% 1000

.list <- split(data, splitter)

lapply(0:9, function(i){
  assign(paste('test',i,sep='_'), .list[[(i+1)]], envir = .GlobalEnv)
  return(invisible())
})

all_9880<-rbind(test_0,test_1,test_2,test_3,test_4,test_5,test_6,test_7,test_8,test_9)

identical(all_9880,data)
## [1] TRUE
于 2012-07-23T05:30:44.490 回答