Question

我当然希望我明确地提出我的问题。所以，我试图在R中拆分某个df。这是一个很大的df，你可以看到下面的（缩短的）结构。

'data.frame'：36993 obs。 n个变量：
   $ klasse：num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
   $ Start_time：chr“23：56：09.000”“23：56：09.000”“23：56：09.000”“23：56：09.000”......    $ Start_date：日期，格式：“2013-08-31”“2013-08-31”“2013-08-31”“2013-08-31”......
   $ Milk：num 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 23.5 ...
   $ duur_visit：num 1048 1048 1048 1048 1048 ......

现在，我要做的是将df拆分为df $ klasse中120个观测值的部分，其中包含39个不同长度的不同元素（例如1 = 1048个障碍物，2 = 239个障碍物等）。此外，我想对这些组进行编号，每次为df $ klasse的每个新元素开始时为1。

我是一个菜鸟，我得到的最远的是发现我可能不得不使用包字符串，但是，我不确定。或者使用功能拆分，结合lapply。关于拆分和分组变量的主题有很多信息，我迷路了。如果有人可以帮助我，或者给我一个正确方向的推动，我将非常感激。

修改

@shadow的代码似乎是在正确的方向，但它在我的数据集中切出了“超出”120个观察结果。所以，我会尝试举例说明我的意思喜欢完成：

> within df
klasse  grp   Start_time
1        1     2013-08-31 02:54:35.000
1        1     2013-08-31 02:54:35.000
1        2     2013-08-31 02:54:35.000
1        2     2013-08-31 02:54:35.000
1        3     2013-08-31 02:54:35.000
2        1     2013-08-31 08:36:13.000
2        1     2013-08-31 08:36:13.000
2        2     2013-08-31 08:36:13.000
2        2     2013-08-31 08:36:13.000
2        3     2013-08-31 08:36:13.000
2        3     2013-08-31 08:36:13.000
2        4     2013-08-31 08:36:13.000
3        1     2013-09-01 15:01:40.000
3        1     2013-09-01 15:01:40.000
4        1     2013-09-01 23:51:54.000

当然我将它缩短为每组只有2个数字，否则它会变得很大，但实际上在组列中我希望组最大 120倍数字1,2和等等。我希望我清楚一点？

编辑2

是的，我今天早上又跑了，@ shadow的解决方案运行正常！我不知道昨天我做错了什么。

Answer 1

这是执行此操作的split，lapply方法。如果df是data.frame，那么您可以使用拆分来获得list data.frame，按klasse分组：

lst <- split(df, df$klasse)
lst

然后使用lapply进一步分割成您想要的观察数量：

nobs <- 120 # number of observations
l2 <- unlist(lapply(lst, function(x) {
  x$grp <- rep(1:(nrow(x)/nobs+1), each=nobs)[1:nrow(x)] # grouping 
  split(x, x$grp) # splitting
}), recursive=FALSE)

如果我误解了您的问题，您可能希望使用可重现的示例更新它，您可以在其中明确地提供一些数据和预期输出。

Answer 2

分割功能允许您创建基于klasse分隔的数据帧列表。

myKlasse <- split(dfrm, dfrm$klasse)
myKlasse  <- lapply( myKlasse, function(df) {df$seqnum <- seq_along(rownames(df) )
                                             df }

`seq_along将编号为数据帧的行。（可能已经使用rownames编号，因为这是默认值，但这也会使它成为数据帧列。

根据rownames对元素进行分组，并将这些元素编号

2 个答案: