在 R 中，如何根据多个分类变量将数据拆分为多个子集的列表？答案

【问题标题】：In R, how to split a data into list of multiple subsets based on multiple categorical variables?在 R 中，如何根据多个分类变量将数据拆分为多个子集的列表？
【发布时间】：2017-09-03 07:34:18
【问题描述】：

在我的数据框中，我有很多逻辑变量，我想将数据框拆分为多个子集，条件是每个逻辑变量为 TRUE。例如，假设这是我的 df：

     V1    V2    V3 V4
1  TRUE  TRUE FALSE  2
2  TRUE FALSE  TRUE  5
3 FALSE  TRUE FALSE  4

所以我想要三个子集：

[1]
     V1    V2    V3 V4
1  TRUE  TRUE FALSE  2
2  TRUE FALSE  TRUE  5

[2]
     V1    V2    V3 V4
1  TRUE  TRUE FALSE  2
2 FALSE  TRUE FALSE  4

[3]
     V1    V2    V3 V4
1  TRUE FALSE  TRUE  5

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

"假设这是我的 df" -- 不可能，因为 data.frame(V = c(T, T, F)) 不像 TT F 那样打印。请参阅 stackoverflow.com/questions/5963269/… 以获取有关编写易于复制的示例的代码的指导。

标签： r split subset

【解决方案1】：

一个简单的 lapply 循环就可以解决问题：

read.table(textConnection("V1 V2 V3 V4
T  T  F  2
T  F  T  5
F  T  F  4"), header=T) -> df

lapply(1:(ncol(df)-1), function(i) {
    subset(df, df[[i]])
})

[[1]]
    V1    V2    V3 V4
1 TRUE  TRUE FALSE  2
2 TRUE FALSE  TRUE  5

[[2]]
     V1   V2    V3 V4
1  TRUE TRUE FALSE  2
3 FALSE TRUE FALSE  4

[[3]]
    V1    V2   V3 V4
2 TRUE FALSE TRUE  5

【讨论】：

或者干脆lapply(df[,-4], subset, x=df)

【解决方案2】：

你的问题很简单。对于您可以使用的第一个子集：

subset1 <- df[df[ ,1]==T, ]

函数取出第一列V1值为T的行。

当然，如果您想为该作业设置一个完整的功能以供以后使用，那么@thc 的解决方案是最好的。但如果您只需要快速快速地获得 3 个子集，请尝试上述方法。

我会让你弄清楚如何使用 subset2 和 subset3 完成剩下的工作。

【讨论】：