这个问题是从先前的另一个问题改编而来的。
我使用R，仅在其中一列中存在特定值组合时，才尝试通过从现有列表中选择数据框来创建数据框的新列表。让我解释一下可以正常工作的第一步。这是我在名为df的数据框中的原始数据：
Taxon C N func.group trophic.grp
1 Chrysomelidae.Phylotreta.exclamationis -30.23 5.06 grazer herbivore
2 Chrysomelidae.Neocrepidodera.sp. -27.29 5.55 grazer herbivore
3 Chrysomelidae.Neocrepidodera.sp. -27.84 5.54 grazer herbivore
4 Chrysomelidae.Neocrepidodera.sp. -27.69 4.59 grazer herbivore
5 Mitidulidae.Meligethes.sp. -26.99 5.30 grazer herbivore
6 Chrysomelidae.Phylotreta.sp.2 -28.50 2.40 grazer herbivore
7 Chrysomelidae.Phylotreta.sp.2 -28.36 4.17 grazer herbivore
8 Chrysomelidae.Phylotreta.sp.2 -29.50 3.15 grazer herbivore
9 Chrysomelidae.Phylotreta.sp.2 -27.69 3.72 grazer herbivore
10 Chrysomelidae.Phylotreta.sp.2 -28.22 3.26 grazer herbivore
11 Gastropoda.snail.sp.1 -26.21 3.54 grazer herbivore
12 Gastropoda.snail.sp.1 -27.59 2.61 grazer herbivore
13 Gastropoda.snail.sp.1 -25.10 2.66 grazer herbivore
14 Gastropoda.snail.sp.2 -26.49 2.55 grazer herbivore
15 Gastropoda.snail.sp.4 -27.46 -0.38 grazer herbivore
16 Lepidoptera.Arctidae.Ermine.moth -28.51 2.44 grazer herbivore
17 Curculionidae.Ischapterapion.sp. -29.06 2.19 weevil herbivore
18 Curculionidae.Ischapterapion.sp. -29.27 1.60 weevil herbivore
19 Curculionidae.Ischapterapion.sp. -29.94 2.08 weevil herbivore
20 Curculionidae.Ischapterapion.sp. -29.71 2.16 weevil herbivore
21 Curculionidae.Protapion.sp. -28.45 1.91 weevil herbivore
22 Curculionidae.Protapion.sp. -25.99 0.55 weevil herbivore
23 Curculionidae.Protapion.sp. -28.27 1.52 weevil herbivore
24 Curculionidae.Protapion.sp. -28.01 1.74 weevil herbivore
25 Curculionidae.Protapion.sp. -27.06 0.54 weevil herbivore
26 Curculionidae.Hypera.meles -25.41 3.38 weevil herbivore
27 Curculionidae.Sitona.sp. -27.05 2.01 weevil herbivore
28 Curculionidae.Sitona.sp. -26.70 3.07 weevil herbivore
29 Curculionidae.Sitona.sp. -27.64 2.13 weevil herbivore
30 Curculionidae.Sitona.sp. -27.50 1.47 weevil herbivore
31 Curculionidae.Phylobius.sp. -28.27 2.66 weevil herbivore
32 Curculionidae.Hypera.nigrorostris -25.52 2.43 weevil herbivore
该数据帧（df）包含14个不同的“ Taxon”，其中一些具有多个样本，因此总共有32个样本。每个分类单元也通过“ func.group”列分类为“放牧者”或“象鼻虫”。
首先，我想从14中随机选择6个分类单元，以实现6个所有可能的组合。因此，可以从14个中选择3003个6个分类单元的组合（随机取样而不进行替换，顺序并不重要）。对于每个选定的分类单元，我要包括该分类单元的所有样本。我使用此代码，效果很好：
combos<-combn(unique(as.character(df$Taxon)), 6)
接下来，我还想包括所有其他信息列，因此我使用了这行额外的代码行，该代码行为所选的每个Taxon添加了其他数据列，并且效果很好：
mysamples <- apply(combos, 2, function(vec) df[ df$Taxon %in% vec, ] )
这样我们就解决了我的问题。从“ mysamples”（现在应该是3003个数据框的列表）中，我要选择在3个Taxon中包含“ grazer”和在3个Taxon中包含“ weevil”的所有数据框，并将这些数据框存储在新清单。
因此，我希望这个新列表仅包含平衡为3：3 weevil：grazer Taxon的数据框，
非常感谢，M
我认为您正在寻找的mysamples的所有元素都恰好有3象鼻虫和正好3放牧者。您可以执行以下操作：
# Get list of bool for whether to include
include.list <- lapply(mysamples, function(x) sum(x$func.group == "weevil") == 3 &
sum(x$func.group == "grazer") == 3)
# Limit mysamples to the selected ones
mysamples <- mysamples[do.call(c, include.list)]
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