R 数据帧子集排序优化

Question

这不是一个关于如何做某事本身的问题，更多的是关于如何把某件事做得更好。

在 R 中，假设我有一个数据框 df:

df<-read.table(text="
Column1  Column2   Category    
   1        1         A   
   2        1         B       
   3        1         D       
   4        1         E       
   5        2         B       
   6        3         B       
   7        4         C
   8        4         C       
   9        5         E       
   10       6         A", header=TRUE)

现在我想创建一个(数据帧)列表，其中列表中的每个数据帧都是 df 的子集，其中每个子集都以类别为条件。我可以按如下方式创建它:

mylist <-list()
mylist[[1]] <- subset(df,df$Category=='A')
mylist[[2]] <- subset(df,df$Category=='B')
mylist[[3]] <- subset(df,df$Category=='C')
mylist[[4]] <- subset(df,df$Category=='D')
mylist[[5]] <- subset(df,df$Category=='E')

现在这可以工作，但相当笨重，实际上是一个硬编码循环，如果我有五个以上的类别，则无法轻松扩展。

是否有更严格/更好的方法来做到这一点？

Answer 1

您可以使用 split 函数

split(df,df$Category)