r - 使用循环子集数据帧

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

index   ID   date              Amount
2       1001 2010-06-08         0
21      1001 2010-10-08        10
6       1002 2010-08-16        30
5       1002 2010-11-25        20
9       1003 2010-01-01         0
8       1003 2011-03-06        10
12      1004 2012-03-12        10
11      1004 2012-06-21        10
15      1005 2010-01-01        30
13      1005 2010-04-06        20

我想对这些数据进行子集化，以便我有新的数据框，每个 ID 一个，像这样

index   ID   date              Amount
2       1001 2010-06-08         0
21      1001 2010-10-08        10

和

6       1002 2010-08-16        30
5       1002 2010-11-25        20

等等。

我不需要保存新的数据框，而是用它来执行一些基本的计算。此外，我想在包含超过 10000 个 ID 的整个表上执行此操作，因此需要循环。我试过这个

    temp <- data.frame(Numb=c(),Dt=c(),Amt=c())
for (i in seq_along(stNew$ID)){
   temp[i,] <- subset(stNew, stNew[i,]==stNew$ID[i])
}

但这没有用。有什么建议么？

Answer 1

看看list2env和split函数。特此提供一些使用 iris 数据集的示例。

两种方式：

list_df <- split(iris, iris$Species) #split the dataset into a list of datasets based on the value of iris$Species
list2env(list_DF, envir= .GlobalEnv) #split the list into separate datasets

单程：

list2env(split(iris, iris$Species), envir = .GlobalEnv)

for或者您可以使用循环为新数据集分配自定义名称：

iris_split <- split(iris, iris$Species)
new_names <- c("one", "two", "three")
for (i in 1:length(iris_split)) {
  assign(new_names[i], iris_split[[i]])
}

示例更新

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Answer 2

可能是这样的

    IDs<-unique(df$ID)
    for (i in 1:length(IDs)){ 
    temp <- df[df$ID==IDs[i],]
    #more things to do with temp
    }

Answer 3

    iris_split <- split(iris, iris$Species)

您可以动态分配 data.frame 名称

    new_names <- as.character(unique(iris$Species))

    for (i in 1:length(iris_split)) {
    assign(new_names[i], iris_split[[i]])
    }