我正在研究一个数据集（名为“分数”），它只包含数字变量，但还有一个因素表明数字来自哪个国家。所有这些都是一个数据集中的列。
我对使用于子集化的代码部分更加独立感到困惑。例如，在数据集“分数”中，我使用以下内容为每个国家/地区生成一个子集：
scores_us <- scores[which(scores$Country== 1)]
scores_uk <- scores[which(scores$Country== 2)]
scores_it <- scores[which(scores$Country== 3)]
我需要做的是让这部分更加独立，这样当不熟悉 R 的人为不同的国家组运行它时，不必总是为每个级别的因素写一行。
也许是一个循环通过因子并创建与其级别一样多的子集？
非常感谢您的任何想法。
Ps 我尝试使用for i in length(scores$Country)，但它返回一个包含所有国家的子集，而不是三个。
更新的问题：
你是对的，我一直很不清楚。我的数据集是 1-10 分（意见/看法），代表一组国家的序数数据。我的下一步是为每个国家/地区的所有列计算“NPS- 净推荐值”。到目前为止，我对每个国家/地区进行了子集化，然后对每个国家/地区应用 nps 函数（nps 包），这会产生一个新列表，其中包含每个问题的 NPS 编号（分数列）。执行此操作的代码示例是：
scores_us <- scores[which(scores$Country== 1)]
scores_uk <- scores[which(scores$Country== 2)]
scores_it <- scores[which(scores$Country== 3)]
nps_us<-round(sapply(scores_us, nps)*100)
nps_uk<-round(sapply(scores_uk, nps)*100)
nps_it<-round(sapply(scores_it, nps)*100)
您提出的split方法无需用户为每个国家/地区编写一行代码即可实现子集化。它生成一个数据框列表。但是，当使用 sapply/lapply 计算 nps 时，它会返回警告：Data of class data.frame provided; 转换为数字，元素是 NA。
也许是因为输出列表的维度与列出的数据框 (lst1) 不同？还是因为 nps 不适用于 apply 系列？
您替代 group_by 然后执行 nps 函数会返回 nps 结果，但不执行每个国家/地区的。这就是我用来做的：scores_df %>% group_by(Country) %>% lapply(., nps)。
如果有一种方法可以nps处理生成的数据框列表，那split将正是我正在寻找的。
再次感谢。