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我查看了问题数据库，但没有找到答案，如果我遗漏了什么，很抱歉。问题很简单：如何根据另一个列的 ID 创建新的数据框？

如果这是在原始df中：

structure(list(ID = structure(c(12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 
12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 
13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 
13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L), .Label = c("B0F", 
"B12T", "B1T", "B21T", "B22F", "B26T", "B2F", "B33F", "B3F", 
"B4F", "B7F", "P1", "P21", "P24", "P25", "P27", "P28", "P29"), class = "factor"), 
    EC = c(953L, 838L, 895L, 2170L, 2140L, 1499L, 2120L, 881L, 
    902L, 870L, 541L, 891L, 876L, 860L, 868L, 877L, 3630L, 3400L, 
    2470L, 2330L, 1810L, 2190L, 2810L, 2200L, 2440L, 1111L, 2460L, 
    2210L, 2340L, 1533L, 880L, 2475L, 2350L, 2440L, 1456L, 2320L, 
    2220L, 2990L, 2240L, 2210L, 2630L)), .Names = c("ID", "EC"
), row.names = 40:80, class = "data.frame")

如何根据 ID 创建两个新的 df？那么我可以有两个名为 B21T 和 P1 的新 df 吗？我知道我可以用一个子集来做，但如果我有很多 ID，那将需要很多时间。

所以我认为我正在寻找的是一种自动化子集函数的方法。

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考虑df是您的data.frame，然后执行以下操作：

df$ID <- droplevels(df$ID)  #  drop unused levels from `ID`
list2env(split(df, df$ID), envir=.GlobalEnv)
于 2013-10-21T12:53:39.913 回答
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您可以将所需的所有不同子集放在 a 中list，然后从那里提取它们：

#DF <- structure(list(ID = structure(c(12L ...

#all different "ID"s
ids <- as.character(unique(DF$ID))

#create empty list to insert all different subsets
myls <- vector("list", length(ids))

#insert the different subsets
for(i in 1:length(ids)) 
 { 
  myls[[i]] <- DF[DF$ID == ids[i],]
 }

names(myls) <- ids

您可以访问所需的数据框：

> myls$P21
    ID   EC
56 P21 3630
57 P21 3400
...

> myls$P1
   ID   EC
40 P1  953
41 P1  838
...

但是，如果您有很多“ID”，这可能需要一些时间。

EDIT Waaay 比for循环更好是 Jilber 的回答。这里用作split(DF, DF$ID, drop = T).

于 2013-10-21T10:18:05.723 回答