如何分隔数据框中的每一列，并使每一列成为自己的新数据集答案

【问题标题】：How to separate each column in a data frame and make each column into its own new data set如何分隔数据框中的每一列，并使每一列成为自己的新数据集
【发布时间】：2018-07-10 15:04:30
【问题描述】：

这个问题的标题可能有点令人困惑，所以让我再详细一点。如果我的术语有缺陷，我提前道歉。所以这是我的数据框的一个例子

所以我想做的是让每一列都成为自己的数据集。我知道你可以做类似a <- df[c(1)] b <- df[c(2)] 之类的事情。我的真实数据框有数千列，所以必须输入它会很烦人。我想知道是否有更快的方法来做到这一点？理想情况下，我希望新数据集与列具有相同的名称，但我不太确定如何去做。我知道会有成千上万的数据集，但我有一台可以处理它的计算机

【问题讨论】：

是否有理由让所有这些数据帧在环境中松散，而不是每个都是列表中的一个项目？对于这个玩具示例，这意味着您有一个对象，例如df_list，并调用 df_list$b 或 df_list[[2]]，而不是有 5 个不同的对象，没有任何东西将它们结合在一起。这可能是偏好，但需要考虑
@camille 这实际上是一个很好的观点，我没有想到这一点。这实际上是一种更好的方法。
酷，你需要帮助吗，或者你认为你从这里得到帮助？
purrr 的map 函数应该可以帮助您避免重复的dplyr 命令
@camille 我会去看看！我真的很感激这些建议！他们非常有帮助。我知道它们对你来说似乎微不足道，但我对此很陌生！每一点都有帮助！

标签： r dplyr tidyr

【解决方案1】：

您可以使用list2env，但请三思而后行，或许您最好让事情尽可能有条理：

df <- head(iris)
list2env(df,envir = .GlobalEnv)
Species
# [1] setosa setosa setosa setosa setosa setosa
# Levels: setosa versicolor virginica

或将它们保留为一列 data.frames：

list2env(setNames(lapply(names(df), function(x) df[x]),names(df)),
  envir = .GlobalEnv)
Species
#   Species
# 1  setosa
# 2  setosa
# 3  setosa
# 4  setosa
# 5  setosa
# 6  setosa

【讨论】：