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。

chunk2 <- function(x,n) split(x, cut(seq_along(x), n, labels = FALSE)) 

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

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])
    }))
}