如何在R中按因子水平拆分dataframe并生成对应命名的新dataframe

你可以用以下两种常用方法实现需求：

方法一：基础R实现 #

先构造示例数据（方便复现）：

df <- data.frame(
  Species = factor(c("CANG", "CANG", "AMRO", "AMRO", "MOBL", "MOBL", "MOBL"))
)

使用split()拆分数据框为列表，再用list2env()将列表元素转为全局环境的对象：

# 按Species因子水平拆分
split_result <- split(df, df$Species)
# 将列表中的每个数据框导出到全局环境，名称对应因子水平
list2env(split_result, envir = .GlobalEnv)

运行后，全局环境中会生成CANG、AMRO、MOBL三个数据框，分别对应各自的因子行。

方法二：tidyverse工具链实现 #

如果习惯使用tidyverse系列包，可以结合group_split()和purrr的函数完成：

library(tidyverse)

# 按Species分组拆分，同时保留原列
grouped_dfs <- df %>% group_split(Species, .keep = TRUE)
# 获取所有因子水平名称
level_names <- levels(df$Species)
# 循环将每个分组赋值为同名全局对象
walk2(grouped_dfs, level_names, ~ assign(.y, .x, envir = .GlobalEnv))

验证结果 #

运行任意方法后，直接调用对象即可查看结果：

# 查看CANG数据框
CANG
# 查看AMRO数据框
AMRO
# 查看MOBL数据框
MOBL

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jacob