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
这是另一种变体。
注意:在这个示例中,您在第二个参数中指定CHUNK SIZE
所有的块都是均匀的,除了最后一块; 最后一个最坏的情况是更小,永远不会比块大小大。
chunk <- function(x,n)
{
f <- sort(rep(1:(trunc(length(x)/n)+1),n))[1:length(x)]
return(split(x,f))
}
#Test
n<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11)
c<-chunk(n,5)
q<-lapply(c, function(r) cat(r,sep=",",collapse="|") )
#output
1,2,3,4,5,|6,7,8,9,10,|11,|
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])
}))
}
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
如果你不喜欢split(),也不喜欢matrix()(它的悬垂NAs),有这样的:
chunk <- function(x, n) (mapply(function(a, b) (x[a:b]), seq.int(from=1, to=length(x), by=n), pmin(seq.int(from=1, to=length(x), by=n)+(n-1), length(x)), SIMPLIFY=FALSE))
与split()一样,它返回一个列表,但它不会在标签上浪费时间或空间,因此性能可能更高。
分割(x,矩阵(1:n, n,长度(x))(1:长度(x)))
也许这更清楚,但同样的想法: 分割(x,代表(1:n,天花板(长度(x) / n)、长度。Out = length(x))
如果你想对它排序,就对它进行排序