时间戳

首页 > 解决方案 > 将数据框转换为主题列表

r - 将数据框转换为主题列表

问题描述

尽管有很多关于这个话题的问题；我似乎找不到正确的问题答案。所以我把这个问题发给你们。

上下文： 我有一个包含很多行（+150K）和 32 个对应列的数据集。第二列是文件编号。文件编号不是唯一的 ID。因此，日期包含具有相同文档编号的多行的行。我喜欢创建一个文件编号列表。此单据编号列表包含另一个列表，其中对应的行具有相同的单据编号。

例如： 这是一个数据示例（我包含了dput下面示例的输出）。

Document Number  Col.A          Col.B
A                random_56681   random_24984
A                random_78738   random_23098
A                random_48640   random_32375
B                random_96243   random_96927
B                random_72045   random_52583
C                random_19367   random_20441
C                random_96778   random_22161
C                random_48038   random_95644
C                random_62999   random_44561

现在这就是我要找的东西。我需要一个包含 3 个文档（A、B、C）的列表。这些列表中的每一个都需要包含另一个包含相应行的列表。例如，主列表（比如说my_list）应该有 3 个列表 A、B 和 C；每个列表应分别包含 3、2 和 4 个列表。

希望我在问这个问题时足够清楚（如果不是，请告诉我）。

在这里您可以找到示例数据：

structure(list(Document_Number = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C"), class = "factor"), 
    Col.A = structure(c(4L, 7L, 3L, 8L, 6L, 1L, 9L, 2L, 5L), .Label = c("random_19367", 
    "random_48038", "random_48640", "random_56681", "random_62999", 
    "random_72045", "random_78738", "random_96243", "random_96778"
    ), class = "factor"), Col.B = structure(c(4L, 3L, 5L, 9L, 
    7L, 1L, 2L, 8L, 6L), .Label = c("random_20441", "random_22161", 
    "random_23098", "random_24984", "random_32375", "random_44561", 
    "random_52583", "random_95644", "random_96927"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

标签： rlistdropdown

解决方案

你可以split像这样使用：

split(x, x$Document_Number)
#$A
#  Document_Number        Col.A        Col.B
#1               A random_56681 random_24984
#2               A random_78738 random_23098
#3               A random_48640 random_32375
#
#$B
#  Document_Number        Col.A        Col.B
#4               B random_96243 random_96927
#5               B random_72045 random_52583
#
#$C
#  Document_Number        Col.A        Col.B
#6               C random_19367 random_20441
#7               C random_96778 random_22161
#8               C random_48038 random_95644
#9               C random_62999 random_44561

推荐阅读