根据列中的共同值将大数据框拆分为数据框列表答案

【问题标题】：Split a large dataframe into a list of data frames based on common value in column根据列中的共同值将大数据框拆分为数据框列表
【发布时间】：2019-12-25 14:56:40
【问题描述】：

我有一个包含 10 列的数据框，收集“用户”的操作，其中一列包含一个 ID（不是唯一的，标识用户）（第 10 列）。数据帧的长度约为 750000 行。我正在尝试提取由包含“用户”标识符的列拆分的单个数据帧（因此获取数据帧的列表或向量），以隔离单个参与者的操作。

ID | Data1 | Data2 | ... | UserID
1  | aaa   | bbb   | ... | u_001
2  | aab   | bb2   | ... | u_001
3  | aac   | bb3   | ... | u_001
4  | aad   | bb4   | ... | u_002

导致

list(
ID | Data1 | Data2 | ... | UserID
1  | aaa   | bbb   | ... | u_001
2  | aab   | bb2   | ... | u_001
3  | aac   | bb3   | ... | u_001
,
4  | aad   | bb4   | ... | u_002
...)

以下对我来说非常适合小样本（1000 行）：

paths = by(smallsampleMat, smallsampleMat[,"userID"], function(x) x)

然后通过路径[1] 访问我想要的元素。

当应用于原始大数据帧甚至矩阵表示时，这会阻塞我的机器（4GB RAM，MacOSX 10.6，R 2.15）并且永远不会完成（我知道存在更新的 R 版本，但我相信这不是主要问题）。

似乎拆分的性能更高，并且在很长一段时间后完成，但我不知道（劣质 R 知识）如何将结果向量列表拼凑成矩阵向量。

path = split(smallsampleMat, smallsampleMat[,10])

我也考虑过使用big.matrix 等，但没有太多成功可以加快进程。

【问题讨论】：

标签： r performance matrix split dataframe

【解决方案1】：

您可以使用例如轻松访问列表中的每个元素path[[1]]。您不能将一组矩阵放入原子向量并访问每个元素。矩阵是具有维度属性的原子向量。我会使用split 返回的列表结构，这就是它的设计目的。每个列表元素都可以保存不同类型和大小的数据，因此它非常通用，您可以使用*apply 函数进一步对列表中的每个元素进行操作。下面的例子。

#  For reproducibile data
set.seed(1)

#  Make some data
userid <- rep(1:2,times=4)
data1 <- replicate(8 , paste( sample(letters , 3 ) , collapse = "" ) )
data2 <- sample(10,8)
df <- data.frame( userid , data1 , data2 )

#  Split on userid
out <- split( df , f = df$userid )
#$`1`
#  userid data1 data2
#1      1   gjn     3
#3      1   yqp     1
#5      1   rjs     6
#7      1   jtw     5

#$`2`
#  userid data1 data2
#2      2   xfv     4
#4      2   bfe    10
#6      2   mrx     2
#8      2   fqd     9

使用[[ 运算符访问每个元素，如下所示：

out[[1]]
#  userid data1 data2
#1      1   gjn     3
#3      1   yqp     1
#5      1   rjs     6
#7      1   jtw     5

或者使用*apply 函数对每个列表元素进行进一步的操作。例如，要取 data2 列的平均值，您可以像这样使用 sapply：

sapply( out , function(x) mean( x$data2 ) )
#   1    2 
#3.75 6.25

【讨论】：

我想知道dlply(df, .(userid))的性能，发现它比split差，即使不涉及require(plyr)的运行时间，谢谢你和OP！

【解决方案2】：

从 0.8.0 版本开始，dplyr 提供了一个名为 group_split() 的便捷函数：

# On sample data from @Aus_10

df %>%
  group_split(g)

[[1]]
# A tibble: 25 x 3
   ran_data1 ran_data2 g    
       <dbl>     <dbl> <fct>
 1     2.04      0.627 A    
 2     0.530    -0.703 A    
 3    -0.475     0.541 A    
 4     1.20     -0.565 A    
 5    -0.380    -0.126 A    
 6     1.25     -1.69  A    
 7    -0.153    -1.02  A    
 8     1.52     -0.520 A    
 9     0.905    -0.976 A    
10     0.517    -0.535 A    
# … with 15 more rows

[[2]]
# A tibble: 25 x 3
   ran_data1 ran_data2 g    
       <dbl>     <dbl> <fct>
 1     1.61      0.858 B    
 2     1.05     -1.25  B    
 3    -0.440    -0.506 B    
 4    -1.17      1.81  B    
 5     1.47     -1.60  B    
 6    -0.682    -0.726 B    
 7    -2.21      0.282 B    
 8    -0.499     0.591 B    
 9     0.711    -1.21  B    
10     0.705     0.960 B    
# … with 15 more rows

不包括分组列：

df %>%
 group_split(g, keep = FALSE)

【讨论】：

有没有办法使用删除的分组列命名列表？我知道我可以做到这一点：但想知道是否有办法在 dplyr ?names(f.vars.h1.list)

【解决方案3】：

偶然发现了这个答案，我实际上想要两个组（包含该用户的数据和包含除该用户之外的所有内容的数据）。对于这篇文章的细节来说不是必需的，但我想我会补充一下，以防有人在谷歌上搜索与我相同的问题。

df <- data.frame(
     ran_data1=rnorm(125),
     ran_data2=rnorm(125),
     g=rep(factor(LETTERS[1:5]), 25)
 )

test_x = split(df,df$g)[['A']]
test_y = split(df,df$g!='A')[['TRUE']]

它是这样的：

head(test_x)
            x          y g
1   1.1362198  1.2969541 A
6   0.5510307 -0.2512449 A
11  0.0321679  0.2358821 A
16  0.4734277 -1.2889081 A
21 -1.2686151  0.2524744 A

> head(test_y)
            x          y g
2 -2.23477293  1.1514810 B
3 -0.46958938 -1.7434205 C
4  0.07365603  0.1111419 D
5 -1.08758355  0.4727281 E
7  0.28448637 -1.5124336 B
8  1.24117504  0.4928257 C

【讨论】：