我想出了这个解决方案:

require(magrittr)
create.chunks <- function(x, elements.per.chunk){
    # plain R version
    # split(x, rep(seq_along(x), each = elements.per.chunk)[seq_along(x)])
    # magrittr version - because that's what people use now
    x %>% seq_along %>% rep(., each = elements.per.chunk) %>% extract(seq_along(x)) %>% split(x, .) 
}
create.chunks(letters[1:10], 3)
$`1`
[1] "a" "b" "c"

$`2`
[1] "d" "e" "f"

$`3`
[1] "g" "h" "i"

$`4`
[1] "j"

关键是要使用seq(each = chunk.size)参数，以便使其工作。在前面的解决方案中，使用seq_along的作用类似于rank(x)，但实际上能够使用重复的条目产生正确的结果。

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

分割(x,矩阵(1:n, n,长度(x))(1:长度(x)))

也许这更清楚，但同样的想法: 分割(x,代表(1:n,天花板(长度(x) / n)、长度。Out = length(x))

如果你想对它排序，就对它进行排序

简化版:

n = 3
split(x, sort(x%%n))

注意:这只适用于数值向量。

这将以不同的方式划分它，但我认为这仍然是一个相当不错的列表结构:

chunk.2 <- function(x, n, force.number.of.groups = TRUE, len = length(x), groups = trunc(len/n), overflow = len%%n) { 
  if(force.number.of.groups) {
    f1 <- as.character(sort(rep(1:n, groups)))
    f <- as.character(c(f1, rep(n, overflow)))
  } else {
    f1 <- as.character(sort(rep(1:groups, n)))
    f <- as.character(c(f1, rep("overflow", overflow)))
  }
  
  g <- split(x, f)
  
  if(force.number.of.groups) {
    g.names <- names(g)
    g.names.ordered <- as.character(sort(as.numeric(g.names)))
  } else {
    g.names <- names(g[-length(g)])
    g.names.ordered <- as.character(sort(as.numeric(g.names)))
    g.names.ordered <- c(g.names.ordered, "overflow")
  }
  
  return(g[g.names.ordered])
}

这将给你以下，取决于你想要它的格式:

> x <- 1:10; n <- 3
> chunk.2(x, n, force.number.of.groups = FALSE)
$`1`
[1] 1 2 3

$`2`
[1] 4 5 6

$`3`
[1] 7 8 9

$overflow
[1] 10

> chunk.2(x, n, force.number.of.groups = TRUE)
$`1`
[1] 1 2 3

$`2`
[1] 4 5 6

$`3`
[1]  7  8  9 10

使用这些设置运行几个计时:

set.seed(42)
x <- rnorm(1:1e7)
n <- 3

然后我们得到以下结果:

> system.time(chunk(x, n)) # your function 
   user  system elapsed 
 29.500   0.620  30.125 

> system.time(chunk.2(x, n, force.number.of.groups = TRUE))
   user  system elapsed 
  5.360   0.300   5.663 

注意:将as.factor()更改为as.character()使我的函数速度提高了两倍。

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。