r使用字段名提取数据集的子集

我正在使用R tidyverse包提取一个大型数据集的几个子集，每个子集都匹配一个特定的字段名。然而，由于要提取的子集的数量很大，并且使用特定表达式逐个提取是非常耗时的，因此想知道是否有更快的方法来实现这一点

下面是一个简单的例子： 数据帧如下所示，称为“虚拟”：

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A我们可以将
拆分成
数据帧的
列表

lst1 <- split(dummy, dummy$A)

注意：如果它是按操作分组的，我们不需要
拆分它

aggregate(.~ A, dummy, FUN = mean)

数据
dummy您可以使用循环执行此操作。然而，正如@akrun所提到的，您最终可能会在全局环境中拥有很多对象。例如，如果你有200个主题，那么你将有200个对象（非常凌乱），也许你可以考虑下一步会是什么，看看你是否能在不创建很多对象
的情况下实现你想要做的事情。
subjects <- c(605, 608) 

for (i in 1:length(subjects)) {

  object_name <- paste0("subject", i)
  assign(object_name, filter(dummy, A == subjects[i]))

}

主题即使是伟大的@akrun也会通过
忘记
（它可以取代
拆分
+
拉普拉
）@冻糕我知道你非常喜欢。对于我（我不认为自己是伟大的或任何东西），<<代码> 返回一些新的格式输出（虽然可以改变）。另外，由于一些奇怪的原因，我不记得当我试图解决一个问题的时候，有什么好的提示。的确，许多对象是在全局环境中创建的。这是清理数据的过程。我打算使用临时环境在另一个R文件中使用每个主题数据。
lapply(lst1, function(x) colMeans(x[-1]))

aggregate(.~ A, dummy, FUN = mean)

dummy <- data.frame(A, B, C)

subjects <- c(605, 608) 

for (i in 1:length(subjects)) {

  object_name <- paste0("subject", i)
  assign(object_name, filter(dummy, A == subjects[i]))

}