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按ID对数据帧进行分组,然后为每个组将其拆分为多个数据帧[duplicate]

dplyr r

Ed_Gravy · 技术社区 · 4 年前

假设我有一个 timeseries dataset 不同的 IDs .每个ID都有不同的值。我想首先按ID对数据进行分组。然后,我会将这个数据帧拆分为每个组的多个数据帧。

在R中如何使用 dplyr ?

# Sample Data

ID = c("A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C")
Date = c("01/01/2022", "01/02/2022", "01/03/2022", "01/01/2022", "01/02/2022", "01/03/2022", "01/01/2022", "01/02/2022", "01/03/2022")
Value = c("45", "24", "33", "65", "24", "87", "51", "32", "72")

我想要的是:

df1

       ID       Date   Value
    1  A 01/01/2022    45
    2  A 01/02/2022    65
    3  A 01/03/2022    51
df2

       ID       Date   Value
    1  B 01/01/2022    24
    2  B 01/02/2022    24
    3  B 01/03/2022    32
df3

       ID       Date   Value
    1  C 01/01/2022    33
    2  C 01/02/2022    87
    3  C 01/03/2022    72



library(dplyr)

df = (ID, Date, Value)

    # What I tried so far
    
    df_group =  df  %>% 
      group_by(ID, Value) %>% 
      group_split()

2 回复 | 直到 4 年前

Brian Syzdek 4 年前

根据回答,您希望将df设置为

df <- data.frame(ID, Date, Value)

然后你就可以进行分组了

dataframe <- df %>%
group_split(ID)

Shawn Hemelstrand 4 年前

创建数据框:

ID = c("A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C")
    Date = c("01/01/2022", "01/02/2022", "01/03/2022", "01/01/2022", "01/02/2022", "01/03/2022", "01/01/2022", "01/02/2022", "01/03/2022")
    Value = c("45", "24", "33", "65", "24", "87", "51", "32", "72")

df <- data.frame(ID,Date,Value)

拆分数据:

df_a <- df %>% 
  filter(ID =="A")
df_b <-  df %>% 
  filter(ID =="B")
df_c <-  df %>% 
  filter(ID =="C")

打印数据:

现在只需运行下面的拆分数据帧:

df_a
df_b
df_c

这将为您提供以下输出:

  ID       Date Value
1  A 01/01/2022    45
2  A 01/01/2022    65
3  A 01/01/2022    51

  ID       Date Value
1  B 01/02/2022    24
2  B 01/02/2022    24
3  B 01/02/2022    32

  ID       Date Value
1  C 01/03/2022    33
2  C 01/03/2022    87
3  C 01/03/2022    72

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