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问题是基于使用返回列表对象的函数拆分数据帧split()，理论上我想做的是通过包含超过 2000 个唯一记录的 id 列拆分数据帧，但是这样做似乎会产生内存问题，虽然这可以计算出来，我既不能在 GUI 中访问，也不能在 R 终端/Rstudio 中引用它。或者，我一直在研究 ff 包，但不确定它是否会起作用，目前正在寻找解决问题的新方法。

我尝试过：
1）split()id
的函数 2）split()不同的较小长度字符向量的函数
3）

拆分后：我想将多行中的所有交易信息合并为一行，即一行代表一个完整的交易（在每月/每年的时间段内）
因此通过聚合从粒度空间转移到粒度较小的空间。

原始数据（逗号是分隔符）

Bob, cat, dog, house,day 1
Bob,cat, dog,house ,day 2
Bob,dog , chair ,house ,day 3

预期结果：

Bob, cat cat cat , dog dog chair , house,house house

或者（编码方法如下所示）：

cat = x
dog = y
chair = a
house = b
Bob , 3x,2y + a, 3b

可重现的代码块

    L3 <- LETTERS[1:3]

         fac <- sample(L3, 10, replace = TRUE)
            ids <- c("Bob","John") ## ideally I would have about 100k  unique ids ( 100,000)
            d <- data.frame(x = ids, y = 1:10, fac = fac))
               d2 <- split(d$x)
               d2
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