如何用lapply结合grep()按ID处理RawDat数据框生成新数据框

嘿，这个场景太懂了！手动重复75次grep再cbind简直是浪费时间，用lapply完全可以优雅解决，给你两种简单的实现方式：

方法一：用lapply遍历唯一ID提取数据 #

先拿到所有不重复的ID，再用lapply逐个提取对应的数据，最后转成数据框就行：

# 获取所有唯一ID
unique_ids <- unique(RawDat$ID)

# 遍历每个ID，提取对应的data列
data_list <- lapply(unique_ids, function(current_id) {
  # 筛选当前ID对应的data值
  RawDat$data[RawDat$ID == current_id]
})

# 把列表转成数据框，并给列命名为对应的ID
ExtRawDat <- as.data.frame(data_list)
names(ExtRawDat) <- unique_ids

方法二：用split配合as.data.frame（更简洁） #

split函数可以直接按ID对data列分组，返回的列表直接转成数据框就是你要的格式：

# 一步到位：按ID拆分data，转成数据框
ExtRawDat <- as.data.frame(split(RawDat$data, RawDat$ID))

两种方法都能自动把每个ID对应的数据变成一列，不用手动重复操作。要是不同ID的行数不一样，R会自动用NA补全缺失的行，这是默认行为，要是有特殊需求可以再调整~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rnewbie