将数据框转换为主题列表

Converting a data frame to a motified list

虽然关于这个话题有很多问题;我似乎找不到正确的问题答案。因此,我将这个问题转给你们。

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。文档编号不是唯一 ID。因此,日期包含具有相同文档编号的多行的行。我喜欢创建文档编号列表。此文档编号列表包含另一个列表,其中包含具有相同文档编号的相应行。

例如: 这是数据示例(我在下面的示例中包含了 dput 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

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(假设 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。

希望我问的问题足够清楚(如果不清楚请告诉我)。

您可以在此处找到示例数据:

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))

您可以使用 split 如:

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

一个选项是group_split

library(dplyr)
df1 %>%
    group_split(Document_Number)