R 根据列中的公共值将大型数据帧拆分为数据帧列表

我有一个包含10列的数据框，收集“用户”的操作，其中一列包含ID（非唯一，标识用户）（第10列）。数据帧的长度约为750000行。我正试图提取由包含“用户”标识符的列分割的单个数据帧（因此获得数据帧的列表或向量），以隔离单个参与者的操作

ID | Data1 | Data2 | ... | UserID
1  | aaa   | bbb   | ... | u_001
2  | aab   | bb2   | ... | u_001
3  | aac   | bb3   | ... | u_001
4  | aad   | bb4   | ... | u_002

导致

list(
ID | Data1 | Data2 | ... | UserID
1  | aaa   | bbb   | ... | u_001
2  | aab   | bb2   | ... | u_001
3  | aac   | bb3   | ... | u_001
,
4  | aad   | bb4   | ... | u_002
...)

以下内容在一个小样本（1000行）上非常适用：

然后通过路径[1]访问我想要的元素

当应用于原始的大数据帧甚至矩阵表示时，这会阻塞我的机器（4GB RAM、MacOSX 10.6、R 2.15）并且永远不会完成（我知道存在较新的R版本，但我相信这不是主要问题）

似乎拆分更有效，而且在长时间完成之后，但我不知道（低级R知识）如何将结果向量列表分割成矩阵向量

path = split(smallsampleMat, smallsampleMat[,10]) 

---

我也考虑过使用

big.matrix

等，但没有太大的成功来加快进程。

您也可以使用路径[[1]]等工具轻松访问列表中的每个元素。你不能把一组矩阵放到一个原子向量中，然后访问每个元素。矩阵是具有维度属性的原子向量。我会使用

split

返回的列表结构，这就是它的设计目的。每个列表元素都可以保存不同类型和大小的数据，因此它的用途非常广泛，您可以使用

*apply

函数进一步操作列表中的每个元素。下面的例子

#  For reproducibile data
set.seed(1)

#  Make some data
userid <- rep(1:2,times=4)
data1 <- replicate(8 , paste( sample(letters , 3 ) , collapse = "" ) )
data2 <- sample(10,8)
df <- data.frame( userid , data1 , data2 )

#  Split on userid
out <- split( df , f = df$userid )
#$`1`
#  userid data1 data2
#1      1   gjn     3
#3      1   yqp     1
#5      1   rjs     6
#7      1   jtw     5

#$`2`
#  userid data1 data2
#2      2   xfv     4
#4      2   bfe    10
#6      2   mrx     2
#8      2   fqd     9

或者使用

*apply

函数对每个列表元素执行进一步的操作。例如，要获取

data2

列的平均值，您可以这样使用sapply：

out[[1]]
#  userid data1 data2
#1      1   gjn     3
#3      1   yqp     1
#5      1   rjs     6
#7      1   jtw     5

sapply( out , function(x) mean( x$data2 ) )
#   1    2 
#3.75 6.25 

---

偶然发现这个答案，我实际上想要两个组（包含该用户的数据和包含除该用户以外的所有数据）。对于这篇文章的细节没有必要，但我想我会补充一下，以防有人在谷歌上搜索和我相同的问题

df <- data.frame(
     ran_data1=rnorm(125),
     ran_data2=rnorm(125),
     g=rep(factor(LETTERS[1:5]), 25)
 )

test_x = split(df,df$g)[['A']]
test_y = split(df,df$g!='A')[['TRUE']]

---

从0.8.0版开始，

dplyr

提供了一个名为

group\u split（）

的简便函数：

---

我想知道

dlply（df，（（userid））

的性能，发现与

split

相比，即使不涉及

require（plyr）

的运行时间，它的性能也很差，谢谢大家！是否有办法使用删除的分组列命名列表？我知道我可以做到这一点：但我想知道是否有一种方法可以在dplyr？名称（f.vars.h1.list）中实现这一点

df <- data.frame(
     ran_data1=rnorm(125),
     ran_data2=rnorm(125),
     g=rep(factor(LETTERS[1:5]), 25)
 )

test_x = split(df,df$g)[['A']]
test_y = split(df,df$g!='A')[['TRUE']]

head(test_x)
            x          y g
1   1.1362198  1.2969541 A
6   0.5510307 -0.2512449 A
11  0.0321679  0.2358821 A
16  0.4734277 -1.2889081 A
21 -1.2686151  0.2524744 A

> head(test_y)
            x          y g
2 -2.23477293  1.1514810 B
3 -0.46958938 -1.7434205 C
4  0.07365603  0.1111419 D
5 -1.08758355  0.4727281 E
7  0.28448637 -1.5124336 B
8  1.24117504  0.4928257 C

# On sample data from @Aus_10

df %>%
  group_split(g)

[[1]]
# A tibble: 25 x 3
   ran_data1 ran_data2 g    
       <dbl>     <dbl> <fct>
 1     2.04      0.627 A    
 2     0.530    -0.703 A    
 3    -0.475     0.541 A    
 4     1.20     -0.565 A    
 5    -0.380    -0.126 A    
 6     1.25     -1.69  A    
 7    -0.153    -1.02  A    
 8     1.52     -0.520 A    
 9     0.905    -0.976 A    
10     0.517    -0.535 A    
# … with 15 more rows

[[2]]
# A tibble: 25 x 3
   ran_data1 ran_data2 g    
       <dbl>     <dbl> <fct>
 1     1.61      0.858 B    
 2     1.05     -1.25  B    
 3    -0.440    -0.506 B    
 4    -1.17      1.81  B    
 5     1.47     -1.60  B    
 6    -0.682    -0.726 B    
 7    -2.21      0.282 B    
 8    -0.499     0.591 B    
 9     0.711    -1.21  B    
10     0.705     0.960 B    
# … with 15 more rows

df %>%
 group_split(g, keep = FALSE)