将数据框分成列表中的几个数据框，每列分别

debugcn 发表于 Dev

宝拉

我有一个数据框，df其第一列为字符向量，其余为数字。

数据框示例：

df <- data.frame(my_names=sample(LETTERS,4,replace=F),
                 column2=sample(1.3:100.3,4,replace=T),
                 column3=sample(1.3:100.3,4,replace=T),
                 column4=sample(1.3:100.3,4,replace=T),
                 column5=sample(1.3:100.3,4,replace=T))
> df
  my_names column2 column3 column4 column5
1        A     8.3     1.3    19.3    91.3
2        E    18.3    42.3     8.3    76.3
3        O     6.3    46.3    26.3    91.3
4        M    73.3     6.3    59.3    93.3

现在，我想创建4个不同的数据框，如下所示：

d1：my_names和column2
d2：my_names和column3
d3：my_names和column4
d4：my_names和column5

并将它们存储到列表中。d1看起来像：

> d1
  my_names column2
1        A     8.3
2        E    18.3
3        O     6.3
4        M    73.3

我试过了：

>the_list <- vector("list",ncol(df)-1)
> for(i in 1:length(the_list)){ for(j in 2:ncol(df)){
+   the_list[[i]] <- select(df, my_names,j)
+ }
+ }
Note: Using an external vector in selections is ambiguous.
ℹ Use `all_of(j)` instead of `j` to silence this message.

但是我得到了所有数据帧都包含的列表column5：

    > str(the_list)
List of 4
 $ :'data.frame':   4 obs. of  2 variables:
  ..$ my_names: chr [1:4] "A" "E" "O" "M"
  ..$ column5 : num [1:4] 91.3 76.3 91.3 93.3
 $ :'data.frame':   4 obs. of  2 variables:
  ..$ my_names: chr [1:4] "A" "E" "O" "M"
  ..$ column5 : num [1:4] 91.3 76.3 91.3 93.3
 $ :'data.frame':   4 obs. of  2 variables:
  ..$ my_names: chr [1:4] "A" "E" "O" "M"
  ..$ column5 : num [1:4] 91.3 76.3 91.3 93.3
 $ :'data.frame':   4 obs. of  2 variables:
  ..$ my_names: chr [1:4] "A" "E" "O" "M"
  ..$ column5 : num [1:4] 91.3 76.3 91.3 93.3

我从错误中获取建议（使用all_of（j））并写道：

> for(i in 1:length(the_list)){ 
  for(j in 2:ncol(df)){
    the_list[[i]] <- select(df, my_names,all_of(j))
  }
  }

但是结果与上面相同。

我已经读过一个可以使用的内容split，但是我没有什么可分组的，它是每一列的内容。例如，这不起作用：

new_list<-list(split(df, colnames(df))

我得到了一张怪异的清单1。

鸭

试试这个tidyverse方法。您可以将数据格式化为long格式，以将列转换为行。然后，split()您可以根据列名称创建一个列表。最后，您可以应用函数将数据转换为列表中每个数据帧的宽数据，并获得所需的输出。这里的代码：

library(tidyverse)
#Data
df <- data.frame(my_names=sample(LETTERS,4,replace=F),
                 column2=sample(1.3:100.3,4,replace=T),
                 column3=sample(1.3:100.3,4,replace=T),
                 column4=sample(1.3:100.3,4,replace=T),
                 column5=sample(1.3:100.3,4,replace=T))
#Reshape to long
df2 <- df %>% pivot_longer(cols = -1)
#Split into a list
List <- split(df2,df2$name)
#Now reshape function for wide format
List2 <- lapply(List,function(x){x<-pivot_wider(x,names_from = name,values_from = value);return(x)})
names(List2) <- paste0('df',1:length(List2))

输出：

List2
$df1
# A tibble: 4 x 2
  my_names column2
  <fct>      <dbl>
1 N           21.3
2 H           35.3
3 X           42.3
4 U           89.3

$df2
# A tibble: 4 x 2
  my_names column3
  <fct>      <dbl>
1 N           94.3
2 H           54.3
3 X            2.3
4 U           38.3

$df3
# A tibble: 4 x 2
  my_names column4
  <fct>      <dbl>
1 N           75.3
2 H           94.3
3 X           87.3
4 U          100. 

$df4
# A tibble: 4 x 2
  my_names column5
  <fct>      <dbl>
1 N           60.3
2 H           88.3
3 X           14.3
4 U           99.3

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。