如何编写递归函数实现R数据框按指定因子嵌套n层拆分？

现有如下R数据框：

Data_Frame <- data.frame(Factor_1 = rep(LETTERS[1:4], each = 12, length.out = 48), 
                         Factor_2 = rep(letters[1:3], each = 4, length.out = 48), 
                         Factor_3 = rep(1:2, each = 2, length.out = 48), 
                         Response = rnorm(48, 25, 1))

希望按指定因子向量的顺序，将数据框逐层拆分生成嵌套列表，指定因子向量为：

Factors_to_Split_by <- c("Factor_1", "Factor_2", "Factor_3")

目标嵌套列表的手动实现示例如下：

Output <- lapply(lapply(split(Data_Frame, Data_Frame[, which(colnames(Data_Frame) == Factors_to_Split_by[1])]), function (x) {
  split(x, x[, which(colnames(x) == Factors_to_Split_by[2])])
}), function (x) {
  lapply(x, function (y) {
    split(y, y[, which(colnames(y) == Factors_to_Split_by[3])])
  })
})

现需编写一个以Factors_to_Split_by为输入的递归函数，返回上述目标嵌套列表，要求支持任意数量的拆分因子，实现模块化、高效的程序化处理。

可以编写一个递归函数recursive_split，通过逐层处理因子向量实现任意深度的嵌套拆分：

recursive_split <- function(data, factors) {
  # 递归终止条件：无剩余因子时返回当前数据框
  if (length(factors) == 0) {
    return(data)
  }
  
  # 取出当前用于拆分的因子
  current_factor <- factors[1]
  # 按当前因子拆分数据
  split_result <- split(data, data[[current_factor]])
  
  # 对每个拆分后的子数据框，递归处理剩余因子
  lapply(split_result, function(sub_data) {
    recursive_split(sub_data, factors[-1])
  })
}

调用函数生成目标嵌套列表，并验证与手动实现结果的一致性：

# 生成递归拆分结果
Output_recursive <- recursive_split(Data_Frame, Factors_to_Split_by)

# 检查与手动实现结果是否一致
identical(Output, Output_recursive)

• 适配任意因子数量：无论Factors_to_Split_by长度为1还是更多，函数都能自动生成对应深度的嵌套列表。
• 高效模块化：通过递归复用拆分逻辑，避免了手动嵌套lapply的冗余代码。
• 结构一致性：生成的嵌套列表结构与手动实现完全一致，每个层级的列表元素对应对应因子水平的子数据框。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David Moore