如何用%>%管道结合split函数将R的DataFrame转为分组列表？

先回顾你的原始数据和目标：

df <- data.frame(var1=c("A","A","A","B","B","C"),var2=seq(1,6))

目标是得到和split(df$var2, df$var1)完全一致的分组列表，下面是几种用%>%管道实现的方法：

方法1：基础R split + 管道（用大括号调整参数） #

%>%默认会把左侧数据框作为右侧函数的第一个参数，直接写df %>% split(.$var1)会拆分整个数据框，而非var2列。用大括号可以打破这个默认逻辑，手动指定split的两个参数：

library(magrittr) # 若已加载tidyverse则无需单独加载

df %>% {split(.$var2, .$var1)}

运行结果：

$A
[1] 1 2 3

$B
[1] 4 5

$C
[1] 6

方法2：dplyr + deframe（符合tidyverse风格） #

用分组汇总把每组的var2转为列表，再用deframe把分组变量转为列表名称：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(var1) %>%
  summarise(data = list(var2)) %>%
  tibble::deframe()

该方法输出和split完全一致，且更贴合tidyverse的操作习惯。

方法3：dplyr group_map + 命名 #

用group_map提取每组的var2列，再手动给列表命名：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(var1) %>%
  group_map(~ .x$var2) %>%
  setNames(unique(df$var1))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Massimo2013