Question

我在24小时内一直在寻找自己觉得很琐碎的问题（对我来说不是R的新手），这个问题尚未产生成果。所以请帮帮我。我有一个数据框，希望将其拆分为两个。这是数据的样子；

d1 d2 d3 d4 p1 p2 p3 p4
30 40 20 60 1  3  2  5  
20 50 40 30 3  4  1  5 
40 20 50 30 2  3  1  4

这是我想要的样子；

$d
d1 d2 d3 d4
30 40 20 60
20 50 40 30
40 20 50 30 

$p
p1 p2 p3 p4
1  3  2  5 
3  4  1  5
2  3  1  4

我已经在线尝试了大多数命令和示例，但是它们似乎都在沿行拆分数据，例如：

split(1:3, 1:2)

即使使用索引，我如何仍要从前四列中拆分出前四列？

Answer 1

这是split中base R的一个选项

split.default(df1, sub('\\d+', '', names(df1)))
#$d
#  d1 d2 d3 d4
#1 30 40 20 60
#2 20 50 40 30
#3 40 20 50 30

#$p
#  p1 p2 p3 p4
#1  1  3  2  5
#2  3  4  1  5
#3  2  3  1  4

数据

df1 <- structure(list(d1 = c(30L, 20L, 40L), d2 = c(40L, 50L, 20L), 
    d3 = c(20L, 40L, 50L), d4 = c(60L, 30L, 30L), p1 = c(1L, 
    3L, 2L), p2 = c(3L, 4L, 3L), p3 = c(2L, 1L, 1L), p4 = c(5L, 
    5L, 4L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

Answer 2

使用sapply和startsWith：

sapply(c("d", "p"),
       function(x) df[startsWith(names(df),x)],
       simplify = FALSE)

# $d
# d1 d2 d3 d4
# 1 30 40 20 60
# 2 20 50 40 30
# 3 40 20 50 30
# 
# $p
# p1 p2 p3 p4
# 1  1  3  2  5
# 2  3  4  1  5
# 3  2  3  1  4

tidyverse的翻译：

library(tidyverse)
map(set_names(c("d", "p")),~select(df,starts_with(.x)))
# $d
# d1 d2 d3 d4
# 1 30 40 20 60
# 2 20 50 40 30
# 3 40 20 50 30
# 
# $p
# p1 p2 p3 p4
# 1  1  3  2  5
# 2  3  4  1  5
# 3  2  3  1  4

Answer 3

在基数R中，您可以使用grep

ss <- c("d", "p")
lapply(setNames(ss, ss), function(x) df[, grep(x, colnames(df))])
#$d
#  d1 d2 d3 d4
#1 30 40 20 60
#2 20 50 40 30
#3 40 20 50 30
#
#$p
#  p1 p2 p3 p4
#1  1  3  2  5
#2  3  4  1  5
#3  2  3  1  4

样本数据

df <- read.table(text =
    "d1 d2 d3 d4 p1 p2 p3 p4
30 40 20 60 1  3  2  5
20 50 40 30 3  4  1  5
40 20 50 30 2  3  1  4", header = T)

Answer 4

这是使用tidyverse的一种方法。

library(tidyverse)
df %>% gather(ind, values) %>%
  split(., gsub("[0-9]", "", df_td$ind)) %>%
  map(function(x) {
    x %>% 
      group_by(ind) %>% 
      mutate(id = row_number()) %>% 
      spread(ind, values) %>% 
      select(-1)})

# $d
# # A tibble: 3 x 4
#      d1    d2    d3    d4
#   <int> <int> <int> <int>
# 1    30    40    20    60
# 2    20    50    40    30
# 3    40    20    50    30

# $p
# # A tibble: 3 x 4
#      p1    p2    p3    p4
#   <int> <int> <int> <int>
# 1     1     3     2     5
# 2     3     4     1     5
# 3     2     3     1     4

数据

df <- structure(list(d1 = c(30L, 20L, 40L), d2 = c(40L, 50L, 20L), 
    d3 = c(20L, 40L, 50L), d4 = c(60L, 30L, 30L), p1 = c(1L, 
    3L, 2L), p2 = c(3L, 4L, 3L), p3 = c(2L, 1L, 1L), p4 = c(5L, 
    5L, 4L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

Answer 5

使用索引，应该这样做：

d = df[,c(1:4)]
p = df[,c(5:8)]

使用名称扩展相同的概念：

dindices = grep("^d", colnames(df))
pindices = grep("^p", colnames(df))
d = df[,dindices]
p = df[,pindices]

Answer 6

您可以使用库 dplyr 中的选择从源数据帧创建两个数据帧：

d<-select(dfsource, d1, d2, d3, d4)
p<-select(dfsource, p1, p2, p3, p4)

我希望这有帮助！！对我来说没关系！

如何在R中按列名称拆分数据帧？

6 个答案:

数据

样本数据

数据