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
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
还有更多的变种…
> x <- 1:10
> n <- 3
注意,这里你不需要使用因子函数,但你仍然想要排序,你的第一个向量将是1 2 3 10:
> chunk <- function(x, n) split(x, sort(rank(x) %% n))
> chunk(x,n)
$`0`
[1] 1 2 3
$`1`
[1] 4 5 6 7
$`2`
[1] 8 9 10
或者你可以指定字符索引,替换上面左边的数字:
> my.chunk <- function(x, n) split(x, sort(rep(letters[1:n], each=n, len=length(x))))
> my.chunk(x, n)
$a
[1] 1 2 3 4
$b
[1] 5 6 7
$c
[1] 8 9 10
或者您可以使用存储在vector中的纯字名称。注意,使用sort来获取x中的连续值会使标签按字母顺序排列:
> my.other.chunk <- function(x, n) split(x, sort(rep(c("tom", "dick", "harry"), each=n, len=length(x))))
> my.other.chunk(x, n)
$dick
[1] 1 2 3
$harry
[1] 4 5 6
$tom
[1] 7 8 9 10
其他回答
简单的函数通过简单地使用索引来分割一个向量-不需要过于复杂
vsplit <- function(v, n) {
l = length(v)
r = l/n
return(lapply(1:n, function(i) {
s = max(1, round(r*(i-1))+1)
e = min(l, round(r*i))
return(v[s:e])
}))
}
我需要相同的函数,并且已经阅读了以前的解决方案,但是我还需要在最后有不平衡的块,即如果我有10个元素将它们分成3个向量,那么我的结果应该分别有3,3,4个元素的向量。所以我使用了下面的代码(为了可读性,我没有对代码进行优化,否则不需要有很多变量):
chunk <- function(x,n){
numOfVectors <- floor(length(x)/n)
elementsPerVector <- c(rep(n,numOfVectors-1),n+length(x) %% n)
elemDistPerVector <- rep(1:numOfVectors,elementsPerVector)
split(x,factor(elemDistPerVector))
}
set.seed(1)
x <- rnorm(10)
n <- 3
chunk(x,n)
$`1`
[1] -0.6264538 0.1836433 -0.8356286
$`2`
[1] 1.5952808 0.3295078 -0.8204684
$`3`
[1] 0.4874291 0.7383247 0.5757814 -0.3053884
不确定这是否回答了OP的问题,但我认为%%在这里可能有用
df # some data.frame
N_CHUNKS <- 10
I_VEC <- 1:nrow(df)
df_split <- split(df, sort(I_VEC %% N_CHUNKS))
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。
如果你不喜欢split()并且你不介意NAs填充你的短尾巴:
chunk <- function(x, n) { if((length(x)%%n)==0) {return(matrix(x, nrow=n))} else {return(matrix(append(x, rep(NA, n-(length(x)%%n))), nrow=n))} }
返回矩阵([,1:ncol])的列是您正在寻找的机器人。