我必须在r中把一个向量分成n个相等大小的块，我找不到任何基函数来做这个。谷歌也没帮上什么忙。这是我目前想到的;
x <- 1:10
n <- 3
chunk <- function(x,n) split(x, factor(sort(rank(x)%%n)))
chunk(x,n)
$`0`
[1] 1 2 3
$`1`
[1] 4 5 6 7
$`2`
[1] 8 9 10
当前回答
试试ggplot2函数，cut_number:
library(ggplot2)
x <- 1:10
n <- 3
cut_number(x, n) # labels = FALSE if you just want an integer result
#> [1] [1,4] [1,4] [1,4] [1,4] (4,7] (4,7] (4,7] (7,10] (7,10] (7,10]
#> Levels: [1,4] (4,7] (7,10]
# if you want it split into a list:
split(x, cut_number(x, n))
#> $`[1,4]`
#> [1] 1 2 3 4
#>
#> $`(4,7]`
#> [1] 5 6 7
#>
#> $`(7,10]`
#> [1] 8 9 10
其他回答
这里还有另一个，允许你控制你想要的结果是否有序:
split_to_chunks <- function(x, n, keep.order=TRUE){
if(keep.order){
return(split(x, sort(rep(1:n, length.out = length(x)))))
}else{
return(split(x, rep(1:n, length.out = length(x))))
}
}
split_to_chunks(x = 1:11, n = 3)
$`1`
[1] 1 2 3 4
$`2`
[1] 5 6 7 8
$`3`
[1] 9 10 11
split_to_chunks(x = 1:11, n = 3, keep.order=FALSE)
$`1`
[1] 1 4 7 10
$`2`
[1] 2 5 8 11
$`3`
[1] 3 6 9
你可以像mdsummer建议的那样，结合split/cut和quantile来创建偶数组:
split(x,cut(x,quantile(x,(0:n)/n), include.lowest=TRUE, labels=FALSE))
这为您的示例提供了相同的结果，但不适用于倾斜变量。
不确定这是否回答了OP的问题，但我认为%%在这里可能有用
df # some data.frame
N_CHUNKS <- 10
I_VEC <- 1:nrow(df)
df_split <- split(df, sort(I_VEC %% N_CHUNKS))
试试ggplot2函数，cut_number:
library(ggplot2)
x <- 1:10
n <- 3
cut_number(x, n) # labels = FALSE if you just want an integer result
#> [1] [1,4] [1,4] [1,4] [1,4] (4,7] (4,7] (4,7] (7,10] (7,10] (7,10]
#> Levels: [1,4] (4,7] (7,10]
# if you want it split into a list:
split(x, cut_number(x, n))
#> $`[1,4]`
#> [1] 1 2 3 4
#>
#> $`(4,7]`
#> [1] 5 6 7
#>
#> $`(7,10]`
#> [1] 8 9 10
我需要相同的函数，并且已经阅读了以前的解决方案，但是我还需要在最后有不平衡的块，即如果我有10个元素将它们分成3个向量，那么我的结果应该分别有3,3,4个元素的向量。所以我使用了下面的代码(为了可读性，我没有对代码进行优化，否则不需要有很多变量):
chunk <- function(x,n){
numOfVectors <- floor(length(x)/n)
elementsPerVector <- c(rep(n,numOfVectors-1),n+length(x) %% n)
elemDistPerVector <- rep(1:numOfVectors,elementsPerVector)
split(x,factor(elemDistPerVector))
}
set.seed(1)
x <- rnorm(10)
n <- 3
chunk(x,n)
$`1`
[1] -0.6264538 0.1836433 -0.8356286
$`2`
[1] 1.5952808 0.3295078 -0.8204684
$`3`
[1] 0.4874291 0.7383247 0.5757814 -0.3053884
