如何基于特定的外部值向量分割iris数据集？

下午好

假设我们有以下向量

v

：

  [1] 3 3 2 1 1 3 1 1 2 1 3 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 1 3 1 3 3 3 3 1 1 3 1 3 2 3 3
 [38] 1 2 3 3 2 1 3 1 3 1 1 3 3 3 3 3 2 3 1 3 2 3 2 2 3 2 1 3 3 1 1 3 2 1 3 2 1
 [75] 3 3 3 3 2 2 2 2 2 1 1 1 3 3 1 2 1 1 2 2 2 1 1 3 2 2 2 2 3 1 3 3 2 1 2 3 3
[112] 3 3 2 3 3 1 3 3 2 3 2 3 3 3 1 3 2 2 1 3 3 3 1 1 3 3 1 2 3 3 3 2 3 3 3 3 3
[149] 3 1

我需要在一个列表中拆分

iris

数据集，其中每个元素都是一个数据帧，表示

v

集群之一

我试过：

library(datasets)
load(iris)
data=iris[,-5]
data=data.frame(cbind(data,v) )  
print(data %>%
  group_split(v)
)  

有更好的解决办法吗

---

谢谢大家!

您可以尝试此

base R

解决方案：

#Code
v <- sample(1:3,150,replace = T)
data=iris[,-5]
data=data.frame(cbind(data,v) )  
#Split
L <- split(data,data$v)
names(L) <- paste0('df.',names(L))
list2env(L,envir = .GlobalEnv)

#代码
v您可以尝试此
base R
解决方案：

#Code
v <- sample(1:3,150,replace = T)
data=iris[,-5]
data=data.frame(cbind(data,v) )  
#Split
L <- split(data,data$v)
names(L) <- paste0('df.',names(L))
list2env(L,envir = .GlobalEnv)

#代码
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