如何使用tidyverse将数据帧拆分为10行？
我有一个带有每日值的数据框。数据示例如下所示： 数据以编程方式，分为10行和每个TIBLE的第一行。。。value=1是两个不同的东西。我会选择第二个： splitdata，cumsumdata$value==1 $`1` 日分数值 1 1 8 1 2 2 15 0 3 3 8 0 4 4 20 0 5 5 40 0 6 6 1 0 7 7 6 0 $`2` 日分数值 8 8 42 1 9 9 81 0 10 10 18 0 11 11 55 0 12 12 35 0 $`3` 日分数值 13 13 37 1 14 14 85 0 15 15 66 0 16 16 12 0 17 17 32 0 18 18 42 0 19 19 22 0 20 20 64 0 根据艾伦的另一种解释，类似地： lapplywhichdata$value==1，函数i数据[i:minnrowdata，i+9，] [[1]] 日分数值 1 1 8 1 2 2 15 0 3 3 8 0 4 4 20 0 5 5 40 0 6 6 1 0 7 7 6 0 8 8 42 1 9 9 81 0 10 10 18 0 [[2]] 日分数值 8 8 42 1 9 9 81 0 10 10 18 0 11 11 55 0 12 12 35 0 13 13 37 1 14 14 85 0 15 15 66 0 16 16 12 0 17 17 32 0 [[3]] 日分数值 13 13 37 1 14 14 85 0 15 15 66 0 16 16 12 0 17 17 32 0 18 18 42 0 19 19 22 0 20 20 64 0 以编程方式，分成10行和每个TIBLE的第一行。。。value=1是两个不同的东西。我会选择第二个： splitdata，cumsumdata$value==1 $`1` 日分数值 1 1 8 1 2 2 15 0 3 3 8 0 4 4 20 0 5 5 40 0 6 6 1 0 7 7 6 0 $`2` 日分数值 8 8 42 1 9 9 81 0 10 10 18 0 11 11 55 0 12 12 35 0 $`3` 日分数值 13 13 37 1 14 14 85 0 15 15 66 0 16 16 12 0 17 17 32 0 18 18 42 0 19 19 22 0 20 20 64 0 根据艾伦的另一种解释，类似地： lapplywhichdata$value==1，函数i数据[i:minnrowdata，i+9，] [[1]] 日分数值 1 1 8 1 2 2 15 0 3 3 8 0 4 4 20 0 5 5 40 0 6 6 1 0 7 7 6 0 8 8 42 1 9 9 81 0 10 10 18 0 [[2]] 日分数值 8 8 42 1 9 9 81 0 10 10 18 0 11 11 55 0 12 12 35 0 13 13 37 1 14 14 85 0 15 15 66 0 16 16 12 0 17 17 32 0 [[3]] 日分数值 13 13 37 1 14 14 85 0 15 15 66 0 16 16 12 0 17 17 32 0 18 18 42 0 19 19 22 0 20 20 64 0 您可以尝试以下方法：如何使用tidyverse将数据帧拆分为10行？,r,tidyverse,tibble,R,Tidyverse,Tibble,我有一个带有每日值的数据框。数据示例如下所示： 数据以编程方式，分为10行和每个TIBLE的第一行。。。value=1是两个不同的东西。我会选择第二个： splitdata，cumsumdata$value==1 $`1` 日分数值 1 1 8 1 2 2 15 0 3 3 8 0 4 4 20 0 5 5 40 0 6 6 1 0 7 7 6 0 $`2` 日分
library(dplyr)
library(tidyverse)
#Create empty var
data %>% mutate(index=NA) -> data
#Define values to split in by define number of rows
i <- seq(1,dim(data)[1],by=10)
j <- 1:length(i)
#Assign values
data$index[i] <- j
#Now fill
data %>% fill(index) %>% group_by(index) %>% mutate(val=1:length(index)) -> data
# A tibble: 20 x 5
# Groups: index [2]
day score value index val
<int> <dbl> <dbl> <int> <int>
1 1 8 1 1 1
2 2 15 0 1 2
3 3 8 0 1 3
4 4 20 0 1 4
5 5 40 0 1 5
6 6 1 0 1 6
7 7 6 0 1 7
8 8 42 1 1 8
9 9 81 0 1 9
10 10 18 0 1 10
11 11 55 0 2 1
12 12 35 0 2 2
13 13 37 1 2 3
14 14 85 0 2 4
15 15 66 0 2 5
16 16 12 0 2 6
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20 20 64 0 2 10
library(dplyr)
library(tidyverse)
#Create empty var
data %>% mutate(index=NA) -> data
#Define values to split in by define number of rows
i <- seq(1,dim(data)[1],by=10)
j <- 1:length(i)
#Assign values
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#Now fill
data %>% fill(index) %>% group_by(index) %>% mutate(val=1:length(index)) -> data
# A tibble: 20 x 5
# Groups: index [2]
day score value index val
<int> <dbl> <dbl> <int> <int>
1 1 8 1 1 1
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3 3 8 0 1 3
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如果我理解正确，您需要从每个值1开始的10个连续行，无论接下来的10行中是否还有包含1的元素。这不是分割数据帧，而是选择多个重叠子集。这可以通过Lappy实现——它不需要额外的软件包。唯一的问题是，如果在距离终点10行内有1，则将有NA行：
lapply(seq(sum(data$value)), function(i) data[which(data$value == 1)[i] + 0:9,])
#> [[1]]
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如果我理解正确，您需要从每个值1开始的10个连续行，无论接下来的10行中是否还有包含1的元素。这不是分割数据帧，而是选择多个重叠子集。这可以通过Lappy实现——它不需要额外的软件包。唯一的问题是，如果在距离终点10行内有1，则将有NA行：
lapply(seq(sum(data$value)), function(i) data[which(data$value == 1)[i] + 0:9,])
#> [[1]]
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#> NA.1 NA NA NA
谢谢这正是我想要的。谢谢！这正是我想要的。