我正在尝试根据“区域类型”列中的值将行放入列表中，并将这些列表放入其他数据结构（向量或列表）中。数据如下所示（~700 000 行）：
chr CS CE CloneName score strand # locs per clone # capReg alignments Type of region
chr1 10027684 10028042 clone_11546 1 + 1 1 chr1_10027880_10028380_DNaseI
chr1 10027799 10028157 clone_11547 1 + 1 1 chr1_10027880_10028380_DNaseI
chr1 10027823 10028181 clone_11548 1 - 1 1 chr1_10027880_10028380_DNaseI
chr1 10027841 10028199 clone_11549 1 + 1 1 chr1_10027880_10028380_DNaseI
这是我尝试做的：
typeReg=dat[!duplicated(dat$`Type of region`),]
for(i in 1:nrow(typeReg)){
res[[i]]=dat[dat$`Type of region`==typeReg[i,]$`Type of region`,]
}
for 循环花费了太多时间，所以我尝试使用应用程序：
res=apply(typeReg, 1, function(x){
tmp=dat[dat$`Type of region`==x[9],]
})
但它也很长（区域类型列中有 300 000 个唯一值）。您是否有解决我的问题的方法，或者花费这么长时间是正常的吗？
好的，所以拆分有效，但子集不会降低我在 df 中的因子水平。所以基本上对于 split 函数创建的每个列表，它在原始 df 中带来了 300 000 个级别，因此列表的大小很大。可能的解决方案是在创建的每个列表上使用 droplevels() 函数（如果一个列表太大而无法存储在 RAM 中，则不是最佳选择），使用 for 循环（此解决方案非常慢）或删除导致问题是我所做的。
res=split(dat[,c(-4,-9)], dat$`Type of region`, drop=TRUE)
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