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。

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。

使用base R的rep_len:

x <- 1:10
n <- 3

split(x, rep_len(1:n, length(x)))
# $`1`
# [1]  1  4  7 10
# 
# $`2`
# [1] 2 5 8
# 
# $`3`
# [1] 3 6 9

正如前面提到的，如果你想要排序的下标，简单地:

split(x, sort(rep_len(1:n, length(x))))
# $`1`
# [1] 1 2 3 4
# 
# $`2`
# [1] 5 6 7
# 
# $`3`
# [1]  8  9 10

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))

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。

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])
    }))
}