还有一种可能是package parallel中的splitIndices函数:

library(parallel)
splitIndices(20, 3)

给:

[[1]]
[1] 1 2 3 4 5 6 7

[[2]]
[1]  8  9 10 11 12 13

[[3]]
[1] 14 15 16 17 18 19 20

注意:这只适用于数值。如果你想拆分一个字符向量，你需要做一些索引:lapply(splitIndices(20,3)， \(x) letters[1:20][x])

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

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

将d分成大小为20的块的一行代码:

split(d, ceiling(seq_along(d)/20))

更多细节:我认为你只需要seq_along()， split()和ceiling():

> d <- rpois(73,5)
> d
 [1]  3  1 11  4  1  2  3  2  4 10 10  2  7  4  6  6  2  1  1  2  3  8  3 10  7  4
[27]  3  4  4  1  1  7  2  4  6  0  5  7  4  6  8  4  7 12  4  6  8  4  2  7  6  5
[53]  4  5  4  5  5  8  7  7  7  6  2  4  3  3  8 11  6  6  1  8  4
> max <- 20
> x <- seq_along(d)
> d1 <- split(d, ceiling(x/max))
> d1
$`1`
 [1]  3  1 11  4  1  2  3  2  4 10 10  2  7  4  6  6  2  1  1  2

$`2`
 [1]  3  8  3 10  7  4  3  4  4  1  1  7  2  4  6  0  5  7  4  6

$`3`
 [1]  8  4  7 12  4  6  8  4  2  7  6  5  4  5  4  5  5  8  7  7

$`4`
 [1]  7  6  2  4  3  3  8 11  6  6  1  8  4

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。

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。