我正试图在values中找到df2中value中df1的百分比。这些dfs采用长格式，包含以下列/变量State（df1），ID（df2），MM，variable和{ {1}}。我匹配value和MM并在data.frames之间包含所有variable，以便我可以稍后对其进行子集化以选择百分比内的那些。
几乎可以找到我的问题的解决方案here，使用merge然后子集来查找values。但是，额外的细微差别不允许我按原样使用此解决方案。 values是〜900行，df1是〜1,600,000行，如果我尝试df2全部，r /我的机器无法处理它。但是，首先按merge和data.frame对每个MM进行子集化，然后合并，然后进行子集化，最后对所有中间人子集化的data.frames进行rbinding，这样可以产生我想要的结果。
有没有办法将variable然后data.frames分组，将结果存储到子集merge列表中，然后合并然后再绑定它们？
我知道dlply可以列出子集化的data.frames，但我不知道是否应该使用然后创建列表返回data.frames进行合并。另外，我不知道如何按顺序保留子集和合并。最多有12个data.frames组，总共有4个MM组，每variable个最多36个子集。
for循环或具有for循环的函数似乎可以工作，但我不知道r中的正确工具是如此。
以下示例针对一个（最多36个）df和MM分组执行子集和合并。
variable答案 0 :(得分：1)
从你的问题的这一部分：
有没有办法对data.frames进行子集化然后合并它们，存储结果 直到通过子集化data.frames列表合并然后rbind 它们？
我假设您要保留中间结果或中间计算/子集。如果确实如此，您可以将中间结果存储在一个文件中（例如.txt或.csv文件），然后在必要时读回文件。
您可以编写一个data.frame，将my_df直接写入如下文件：
write.table(my_df,"filename.txt", sep="\t")
此处，data.frame的列由选项卡分隔，但请查看此I / O命令上的documentation以获取更多详细信息。
每当您想要将所有信息加载到data.frame中时，只需使用read.table命令：
newDf <- read.table("filename.txt")
希望这可以帮到你。