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

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])

其他回答

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

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。

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

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])

如果这个答案来得这么晚,我很抱歉,但也许它对其他人有用。实际上,这个问题有一个非常有用的解决方案,在?split的末尾解释了。

> testVector <- c(1:10) #I want to divide it into 5 parts
> VectorList <- split(testVector, 1:5)
> VectorList
$`1`
[1] 1 6

$`2`
[1] 2 7

$`3`
[1] 3 8

$`4`
[1] 4 9

$`5`
[1]  5 10