将数据表拆分为小表R

我有一个下表（超过1k行）：

我需要根据第二列

x2

将这个表拆分为小表（作为数据帧在我的环境中）。 我试过做

split（dat，dat$x2）

，R做得很好，但在列表中

如果你这样做

split_list <- split(dat,dat$x2)

转换结果

# to a data.frame
df1 <- as.data.frame(split_list[[1]])

# to a table
t1 <- as.table(split_list[[1]])

#到data.frame
我知道这个问题有点老了。我最近遇到了一个类似的问题，仍然想分享代码

我想将
数据表
分成大小相等的块。通过将
data.table
的行总数除以我打算接收的较小
data.table
的行数，预先计算出的块数。我编写了一个函数，将
数据表
（输入
x
）拆分为行数相等的块数（
每帧无行
），并放置一个用于存储帧的路径（
路径到存储
）

我需要它来手动收集块的变量。但您可以重写它，只需分别返回所有
数据.table
s。或者更好，根据@David Arenburg的回答：将其存储在列表中，不要污染全球环境。注意：代码可能没有效率，因为它使用了一个循环，但对于包含近500k个观察值的样本来说，速度相当快（如
data.table
is）


#功能：分成大小相等的样本进行手工采集
按照您自己所说的“R做得对，但在列表中”拆分数据表。R确实做对了，并将其保存在列表格式中，因为用大量数据集污染全球环境是错误的。明白了，如何循环700多个结果？
split_list[[1]]
split_list[[2]]
....

# to a data.frame
df1 <- as.data.frame(split_list[[1]])

# to a table
t1 <- as.table(split_list[[1]])

names1 <- names(split_list)

for(i in seq_along(names1)){
  assign(names1[i], split_list[[i]])
}


# function: split into equally-sized samples for handcollection
split_data_table <- function(x, no_rows_per_frame, path_to_store){

  split_vec <- seq(1, nrow(x), no_rows_per_frame)

  for (split_cut in split_vec) {
    sample <- x[split_cut:(split_cut+(no_rows_per_frame-1))]
    fwrite(sample, paste(path_to_store, "sample_until_", (split_cut+(no_rows_per_frame-1)), ".csv", sep = ""))
  }
}

# apply sample cut
split_data_table(x = vendor_tab, no_rows_per_frame = 5000, 
                 path_to_store = "C/...")