Tách một khung dữ liệu lớn thành các đoạn nhỏ hơn

Question

Tôi có khung dữ liệu sau và tôi muốn chia nó thành 10 khung dữ liệu khác nhau. Tôi muốn phá vỡ 100 khung dữ liệu ban đầu thành 10 khung dữ liệu của 10 hàng. Tôi có thể làm như sau và nhận được kết quả mong muốn.

df = data.frame(one=c(rnorm(100)), two=c(rnorm(100)), three=c(rnorm(100))) 

df1 = df[1:10,] 
df2 = df[11:20,] 
df3 = df[21:30,] 
df4 = df[31:40,] 
df5 = df[41:50,] 
... 

Tất nhiên, đây không phải là cách thanh lịch để thực hiện tác vụ này khi khung dữ liệu ban đầu lớn hơn hoặc không có số lượng phân đoạn dễ dàng.

Vì vậy, được nêu ở trên, giả sử chúng ta có khung dữ liệu sau.

df = data.frame(one=c(rnorm(1123)), two=c(rnorm(1123)), three=c(rnorm(1123))) 

Bây giờ tôi muốn chia thành khung dữ liệu mới bao gồm 200 hàng và khung dữ liệu cuối cùng với các hàng còn lại. Điều gì sẽ là một cách thanh lịch hơn (aka 'nhanh') để thực hiện nhiệm vụ này.

Answer 1

> str(split(df, (as.numeric(rownames(df))-1) %/% 200)) 
List of 6 
$ 0:'data.frame': 200 obs. of 3 variables: 
    ..$ one : num [1:200] -1.592 1.664 -1.231 0.269 0.912 ... 
    ..$ two : num [1:200] 0.639 -0.525 0.642 1.347 1.142 ... 
    ..$ three: num [1:200] -0.45 -0.877 0.588 1.188 -1.977 ... 
$ 1:'data.frame': 200 obs. of 3 variables: 
    ..$ one : num [1:200] -0.0017 1.9534 0.0155 -0.7732 -1.1752 ... 
    ..$ two : num [1:200] -0.422 0.869 0.45 -0.111 0.073 ... 
    ..$ three: num [1:200] -0.2809 1.31908 0.26695 0.00594 -0.25583 ... 
$ 2:'data.frame': 200 obs. of 3 variables: 
    ..$ one : num [1:200] -1.578 0.433 0.277 1.297 0.838 ... 
    ..$ two : num [1:200] 0.913 0.378 0.35 -0.241 0.783 ... 
    ..$ three: num [1:200] -0.8402 -0.2708 -0.0124 -0.4537 0.4651 ... 
$ 3:'data.frame': 200 obs. of 3 variables: 
    ..$ one : num [1:200] 1.432 1.657 -0.72 -1.691 0.596 ... 
    ..$ two : num [1:200] 0.243 -0.159 -2.163 -1.183 0.632 ... 
    ..$ three: num [1:200] 0.359 0.476 1.485 0.39 -1.412 ... 
$ 4:'data.frame': 200 obs. of 3 variables: 
    ..$ one : num [1:200] -1.43 -0.345 -1.206 -0.925 -0.551 ... 
    ..$ two : num [1:200] -1.343 1.322 0.208 0.444 -0.861 ... 
    ..$ three: num [1:200] 0.00807 -0.20209 -0.56865 1.06983 -0.29673 ... 
$ 5:'data.frame': 123 obs. of 3 variables: 
    ..$ one : num [1:123] -1.269 1.555 -0.19 1.434 -0.889 ... 
    ..$ two : num [1:123] 0.558 0.0445 -0.0639 -1.934 -0.8152 ... 
    ..$ three: num [1:123] -0.0821 0.6745 0.6095 1.387 -0.382 ... 

Nếu một số mã có thể đã thay đổi rownames nó sẽ được an toàn hơn để sử dụng:

split(df, (seq(nrow(df))-1) %/% 200) 

Answer 2

Nếu bạn có thể tạo ra một vector nó xác định các nhóm, bạn có thể split bất cứ điều gì:

f <- rep(seq_len(ceiling(1123/200)),each = 200,length.out = 1123) 
> df1 <- split(df,f = f) 
> lapply(df1,dim) 
$`1` 
[1] 200 3 

$`2` 
[1] 200 3 

$`3` 
[1] 200 3 

$`4` 
[1] 200 3 

$`5` 
[1] 200 3 

$`6` 
[1] 123 3 

Answer 3

Something như thế này ...?

b <- seq(10, 100, 10) 
lapply(seq_along(b), function(i) df[(b-9)[i]:b[i], ]) 

[[1]] 
      one  two  three 
1 -2.4157992 -0.6232517 1.0531358 
2 0.6769020 0.3908089 -1.9543895 
3 0.9804026 -2.5167334 0.7120919 
4 -1.2200089 0.5108479 0.5599177 
5 0.4448290 -1.2885275 -0.7665413 
6 0.8431848 -0.9359947 0.1068137 
7 -1.8168134 -0.2418887 1.1176077 
8 1.4475904 -0.8010347 2.3716663 
9 0.7264027 -0.3573623 -1.1956806 
10 0.2736119 -1.5553148 0.2691115 

[[2]] 
      one   two  three 
11 -0.3273536 -1.92475496 -0.08031696 
12 1.5558892 -1.20158371 0.09104958 
13 1.9202047 -0.13418754 0.32571632 
14 -0.0515136 -2.15669216 0.23099397 
15 0.1909732 -0.30802742 -1.28651457 
16 0.8545580 -0.18238266 1.57093844 
17 0.4903039 0.02895376 -0.47678196 
18 0.5125400 0.97052082 -0.70541908 
19 -1.9324370 0.22093545 -0.34436105 
20 -0.5763433 0.10442551 -2.05597985 

[[3]] 
      one   two  three 
21 0.7168771 -1.22902943 -0.18728871 
22 1.2785641 0.14686576 -1.74738091 
23 -1.1856173 0.43829361 0.41269975 
24 0.0220843 1.57428924 -0.80163986 
25 -1.0012255 0.05520813 0.50871603 
26 -0.1842323 -1.61195239 0.04843504 
27 0.2328831 -0.38432225 0.95650710 
28 0.8821687 -1.32456215 -1.33367967 
29 -0.8902177 0.86414661 -1.39629358 
30 -0.6586293 -2.27325919 0.27367902 

[[4]] 
      one  two  three 
31 1.3810437 -1.0178835 0.07779591 
32 0.6102753 0.3538498 1.92316801 
33 -1.5034439 0.7926925 2.21706284 
34 0.8251638 0.3992922 0.56781321 
35 -1.0832114 0.9878058 -0.16820827 
36 -0.4132375 -0.9214491 1.06681472 
37 -0.6787631 1.3497766 2.18327887 
38 -3.0082585 -1.3047024 -0.04913214 
39 -0.3433300 1.1008951 -2.02065141 
40 0.6009334 1.2334421 0.15623298 

[[5]] 
      one   two  three 
41 -1.8608051 -0.08589437 0.02370983 
42 -0.1829953 0.91139017 -0.01356590 
43 1.1146731 0.42384993 -0.68717391 
44 1.9039900 -1.70218225 0.06100297 
45 -0.4851939 1.38712015 -1.30613414 
46 -0.4661664 0.23504099 -0.29335162 
47 0.5807227 -0.87821946 -0.14816121 
48 -2.0168910 -0.47657382 0.90503226 
49 2.5056404 0.27574224 0.10326333 
50 0.2238735 0.34441325 -0.17186115 

[[6]] 
      one  two  three 
51 1.51613140 -2.5630782 -0.6720399 
52 0.03859537 -2.6688365 0.3395574 
53 -0.08695292 -0.5114117 -0.1378789 
54 -0.51878363 -0.5401962 0.3946324 
55 -2.20482710 0.1716744 0.1786546 
56 -0.28133749 -0.4497112 0.5936497 
57 -2.38269088 -0.4625695 1.0048914 
58 0.37865952 0.5055141 0.3337986 
59 0.09329172 0.1560469 0.2835735 
60 -1.10818863 -0.2618910 0.3650042 

[[7]] 
      one  two  three 
61 -1.2507208 -1.5050083 -0.63871084 
62 0.1379394 0.7996674 -1.80196762 
63 0.1582008 -0.3208973 0.40863693 
64 -0.6224605 0.1416938 -0.47174711 
65 1.1556149 -1.4083576 -1.12619693 
66 -0.6956604 0.7994991 1.16073748 
67 0.6576676 1.4391007 0.04134445 
68 1.4610598 -1.0066840 -1.82981058 
69 1.1951788 -0.4005535 1.57256648 
70 -0.1994519 0.2711574 -1.04364396 

[[8]] 
      one  two  three 
71 1.23897065 0.4473611 -0.35452535 
72 0.89015916 2.3747385 0.87840852 
73 -1.17339703 0.7433220 0.40232381 
74 -0.24568490 -0.4776862 1.24082294 
75 -0.47187443 -0.3271824 0.38542703 
76 -2.20899136 -1.1131712 -0.33663075 
77 -0.05968035 -0.6023045 -0.23747388 
78 1.19687199 -1.3390960 -1.37884241 
79 -1.29310506 0.3554548 -0.05936756 
80 -0.17470891 1.6198307 0.69170207 

[[9]] 
      one   two  three 
81 -1.06792315 0.04801998 0.08166394 
82 0.84152560 -0.45793907 0.27867619 
83 0.07619456 -1.21633682 -2.51290495 
84 0.55895466 -1.01844178 -0.41887672 
85 0.33825508 -1.15061381 0.66206732 
86 -0.36041720 0.32808609 -1.83390913 
87 -0.31595401 -0.87081019 0.45369366 
88 0.92331087 1.22055348 -1.91048757 
89 1.30491142 1.22582353 -1.32244004 
90 -0.32906839 1.76467263 1.84479228 

[[10]] 
      one  two  three 
91 2.80656707 -0.9708417 0.25467304 
92 0.35770119 -0.6132523 -1.11467041 
93 0.09598908 -0.5710063 -0.96412216 
94 -1.08728715 0.3019572 -0.04422049 
95 0.14317455 0.1452287 -0.46133199 
96 -1.00218917 -0.1360570 0.88864256 
97 -0.25316855 0.6341925 -1.37571664 
98 0.36375921 1.2244921 0.12718650 
99 0.13345555 0.5330221 -0.29444683 
100 2.28548261 -2.0413222 -0.53209956 

Answer 4

require(ff) 
df <- data.frame(one=c(rnorm(1123)), two=c(rnorm(1123)), three=c(rnorm(1123))) 
for(i in chunk(from = 1, to = nrow(df), by = 200)){ 
    print(df[min(i):max(i), ]) 
}