具有变量名的重复codeFor循环的效率

Question

考虑以下R中的数据帧，

df <- data.frame(ID = 1:7, Group = c(rep(1,2), rep(2, 3), rep(3,2)), Year = c(rep(2011, 4), rep(2012, 3)), X = rnorm(7))

我在base R中工作，并希望以更有效的方式完成以下任务。

 Group1 <- df[df$Group == 1,]
 Group2 <- df[df$Group == 2,]
 Group3 <- df[df$Group == 3,]

在这里，我按组生成了三个独立的数据框架，并为变量命名了一个系统的命名方案。这段代码是重复的，我希望能找到更好的方法(通常我有更多的"组"，所以这些丑陋的重复代码行占用了很多空间)。

对于我自己的学习，我也很想看到一个For循环的例子，尽管我确信有更好的方法——类似于:

for (i in 1:3){
Groupi <- df[df$Group == i,] }

虽然这显然是不正确的，但希望你能明白。

Answer 1

我认为您最好使用评论中描述的split。然而，你可以实现你的循环后使用assign。

for (i in 1:3) {
  assign(paste0("Group", i), df[df$Group==i,])
}

还要注意你的索引，你需要一个逗号来表示"所有列"。

Answer 2

这是@Rupert答案的一个变体，它自动从列中提取级别:

makeGroupVars <- function(baseName,df,column){
  levs <- levels(as.factor(column))
  for(lev in levs){
      assign(paste0(baseName,lev),df[column == lev,],envir = .GlobalEnv)
    }
  NULL
  }

例如，调用makeGroupVars("Group",df, df$Group)将按预期的方式创建三个变量"Group1", "Group2", "Group3"。此外，像makeGroupVars("specie_",iris,iris$Species)这样的调用(其中iris是一个内置的示例数据框)将能够创建诸如specie_setosa之类的变量。

做了所有这些，我怀疑简单地使用split可能是最好的选择。您真的需要一个杂乱的名称空间吗?