R 根据列中的值将数据帧拆分为子数据帧
我有一个300列的数据框，我想根据列Millage（MPG）中的值拆分数据框 我想拆分数据帧，这样就可以了 我有一个MPG小于14，14-17，大于17的数据帧 y是我的父数据集，我想用上面指定的值将其拆分为低、中、高数据集 我试图让我们的for循环附加小于13.6的值，然后将矩阵插入一个名为low的单独数据框中R 根据列中的值将数据帧拆分为子数据帧,r,R,我有一个300列的数据框，我想根据列Millage（MPG）中的值拆分数据框 我想拆分数据帧，这样就可以了 我有一个MPG小于14，14-17，大于17的数据帧 y是我的父数据集，我想用上面指定的值将其拆分为低、中、高数据集 我试图让我们的for循环附加小于13.6的值，然后将矩阵插入一个名为low的单独数据框中 for(i in 1:nrow(y)){ if(y[i,2] <13.6){ low_arrayMPG.append(y[i,2]) low_arrayMod
for(i in 1:nrow(y)){
if(y[i,2] <13.6){
low_arrayMPG.append(y[i,2])
low_arrayModel.append(y[i,1])
low_arrayOrigin.append(y[i,3])
}
}
for（1中的i:nrow（y））{
如果（y[i，2]，我认为您可以将数据帧（df
）子集如下：
df_low <- df[df$MPR < 14, ]
df_medium <- df[df$MPR >= 14 & df$MPR <= 17, ]
df_high <- df[df$MPR > 17, ]
df\u low我认为您可以将数据帧（df
）子集如下：
df_low <- df[df$MPR < 14, ]
df_medium <- df[df$MPR >= 14 & df$MPR <= 17, ]
df_high <- df[df$MPR > 17, ]
df_low我们可以使用findInterval
创建一个分组变量，用于split
将数据集划分为data.frame的列表
lst <- split(df1, findInterval(df1$MPG, c(14, 17), rightmost.closed = TRUE))
lst我们可以使用findInterval
为split
创建一个分组变量，将数据集划分为data.frame的列表
lst <- split(df1, findInterval(df1$MPG, c(14, 17), rightmost.closed = TRUE))
lst也许你也会喜欢这些：
split(df1,(df1$MPG>=14)+(df1$MPG>17))
# $`1`
# Model MPG Origin
# 2 buick skylark 320 15 US
# 4 amc rebel sst 16 US
# 5 ford torino 17 US
# 6 ford galaxie 500 15 US
# 7 chevrolet impala 14 US
# 8 plymouth fury iii 14 US
# 9 pontiac catalina 14 US
# 10 amc ambassador dpl 15 US
# 11 dodge challenger se 15 US
#
# $`2`
# Model MPG Origin
# 1 chevrolet chevelle malibu 18 US
# 3 plymouth satellite 18 US
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% group_by(spl = (MPG>=14) + (MPG>17)) %>% nest
# # A tibble: 2 x 2
# spl data
# <int> <list>
# 1 2 <tibble [2 x 3]>
# 2 1 <tibble [9 x 3]>
split（df1，（df1$MPG>=14）+（df1$MPG>17））
# $`1`
#模型MPG原点
#2别克云雀320 15美国
#4 amc叛军sst 16美国
#5福特都灵17美国
#6福特galaxie 500 15美国
#7雪佛兰黑斑羚14美国
#8普利茅斯愤怒iii 14美国
#9庞蒂亚克卡塔利纳14美国
#10 amc大使dpl 15美国
#11道奇挑战者se 15美国
#
# $`2`
#模型MPG原点
#1雪佛兰chevelle malibu 18美国
#3普利茅斯卫星18美国
图书馆（dplyr）
图书馆（tidyr）
df1%>%分组依据（spl=（MPG>=14）+（MPG>17））%>%nest
##tibble:2x2
#spl数据
#
# 1 2
# 2 1
数据
df1 <- read.table(text=" Model MPG Origin
1 'chevrolet chevelle malibu' 18.0 US
2 ' buick skylark 320' 15.0 US
3 ' plymouth satellite' 18.0 US
4 ' amc rebel sst' 16.0 US
5 ' ford torino' 17.0 US
6 ' ford galaxie 500' 15.0 US
7 ' chevrolet impala' 14.0 US
8 ' plymouth fury iii' 14.0 US
9 ' pontiac catalina' 14.0 US
10 ' amc ambassador dpl' 15.0 US
11 ' dodge challenger se' 15.0 US",header=T,stringsAsFactors=F)
df1也许您也会喜欢这些：
split(df1,(df1$MPG>=14)+(df1$MPG>17))
# $`1`
# Model MPG Origin
# 2 buick skylark 320 15 US
# 4 amc rebel sst 16 US
# 5 ford torino 17 US
# 6 ford galaxie 500 15 US
# 7 chevrolet impala 14 US
# 8 plymouth fury iii 14 US
# 9 pontiac catalina 14 US
# 10 amc ambassador dpl 15 US
# 11 dodge challenger se 15 US
#
# $`2`
# Model MPG Origin
# 1 chevrolet chevelle malibu 18 US
# 3 plymouth satellite 18 US
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% group_by(spl = (MPG>=14) + (MPG>17)) %>% nest
# # A tibble: 2 x 2
# spl data
# <int> <list>
# 1 2 <tibble [2 x 3]>
# 2 1 <tibble [9 x 3]>
split（df1，（df1$MPG>=14）+（df1$MPG>17））
# $`1`
#模型MPG原点
#2别克云雀320 15美国
#4 amc叛军sst 16美国
#5福特都灵17美国
#6福特galaxie 500 15美国
#7雪佛兰黑斑羚14美国
#8普利茅斯愤怒iii 14美国
#9庞蒂亚克卡塔利纳14美国
#10 amc大使dpl 15美国
#11道奇挑战者se 15美国
#
# $`2`
#模型MPG原点
#1雪佛兰chevelle malibu 18美国
#3普利茅斯卫星18美国
图书馆（dplyr）
图书馆（tidyr）
df1%>%分组依据（spl=（MPG>=14）+（MPG>17））%>%nest
##tibble:2x2
#spl数据
#
# 1 2
# 2 1
数据
df1 <- read.table(text=" Model MPG Origin
1 'chevrolet chevelle malibu' 18.0 US
2 ' buick skylark 320' 15.0 US
3 ' plymouth satellite' 18.0 US
4 ' amc rebel sst' 16.0 US
5 ' ford torino' 17.0 US
6 ' ford galaxie 500' 15.0 US
7 ' chevrolet impala' 14.0 US
8 ' plymouth fury iii' 14.0 US
9 ' pontiac catalina' 14.0 US
10 ' amc ambassador dpl' 15.0 US
11 ' dodge challenger se' 15.0 US",header=T,stringsAsFactors=F)
df1