R 迭代过滤条件变化的数据帧

我想根据过滤条件创建许多数据帧。我最近试图提高我的R技能，尤其是函数式编程方法

下面的reprex显示了一种获取我想要的内容的复制/粘贴方法——在基于数据帧中的列应用某些过滤条件后，要分析的各种数据帧。显然，对于任意多个过滤条件都不实用

library(tidyverse)

df = tibble(a = rnorm(5000, mean = 500, sd = 20),
            b = rep(c('a', 'b', 'c', 'd'), 5000/4))

thresholds = c(400, 450, 500, 550)


df_400 = df %>% filter(a < 400)
df_450 = df %>% filter(a < 450)
df_500 = df %>% filter(a < 500)
df_550 = df %>% filter(a < 550)

库（tidyverse）
df=TIBLE（a=rnorm（5000，平均值=500，标准差=20），
b=代表（c（'a'，'b'，'c'，'d'），5000/4））
阈值=c（400450500550）
df_400=df%>%过滤器（a<400）
df_450=df%>%过滤器（a<450）
df_500=df%>%过滤器（a<500）
df_550=df%>%过滤器（a<550）

我尝试过使用

map2

进行变更，但我不确定如何在数据帧的行上进行变更，也不确定如何根据数据帧的条件进行变更。我觉得我错过了一些简单的事情。

一种可能是：

lapply(thresholds, function(x) filter(df, a < x))

[[1]]
# A tibble: 0 x 2
# … with 2 variables: a <dbl>, b <chr>

[[2]]
# A tibble: 22 x 2
       a b    
   <dbl> <chr>
 1  440. c    
 2  448. c    
 3  445. d    
 4  443. b    
 5  443. a    
 6  448. d    
 7  435. a    
 8  438. b    
 9  447. c    
10  444. c    
# … with 12 more rows

lappy（阈值，函数（x）过滤器（df，a

---

如果你想完全用

tidyverse

，那么请看@Johan Rosa的精彩评论。

正如我在评论中所说的，这是使用base r和dplyr方法的答案

dplyr

map（阈值，~df%>%filter（a<.x））

基本r

---

lappy（阈值，函数（x）{df[df[[“a”]

这可以做到

map（阈值，~df%>%filter（a<.x））

并使用lappy对这一个

lappy（阈值，函数（x）{df[df[“a”]

我发现我在解决这个问题的尝试中误解了~符号。两个答案都很好。请随便做一个正式的“回答”，我会接受的，因为它符合整洁的语法。不管怎样，我今天晚些时候会结束这件事。