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
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
简单的函数通过简单地使用索引来分割一个向量-不需要过于复杂
vsplit <- function(v, n) {
l = length(v)
r = l/n
return(lapply(1:n, function(i) {
s = max(1, round(r*(i-1))+1)
e = min(l, round(r*i))
return(v[s:e])
}))
}
其他回答
如果你不喜欢split(),也不喜欢matrix()(它的悬垂NAs),有这样的:
chunk <- function(x, n) (mapply(function(a, b) (x[a:b]), seq.int(from=1, to=length(x), by=n), pmin(seq.int(from=1, to=length(x), by=n)+(n-1), length(x)), SIMPLIFY=FALSE))
与split()一样,它返回一个列表,但它不会在标签上浪费时间或空间,因此性能可能更高。
我需要一个接受数据参数的函数。Table(引号中)和另一个参数,该参数是原始data.table的子集中行数的上限。这个函数产生任意数量的数据。表的上限允许:
library(data.table)
split_dt <- function(x,y)
{
for(i in seq(from=1,to=nrow(get(x)),by=y))
{df_ <<- get(x)[i:(i + y)];
assign(paste0("df_",i),df_,inherits=TRUE)}
rm(df_,inherits=TRUE)
}
这个函数给出了一系列数据。命名为df_[number]的表,其起始行来自原始数据。表中的名称。最后一个数据。表可以很短,并且填满了NAs,所以你必须将其子集返回到任何剩下的数据。这种类型的函数很有用,因为某些GIS软件对您可以导入的地址引脚数量有限制。切片数据。不建议将表分成更小的块,但这可能是不可避免的。
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
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))
简化版:
n = 3
split(x, sort(x%%n))
注意:这只适用于数值向量。