将大型 R 数据框拆分为小的数据框列表

在数据分析和数据科学领域，我们通常需要处理大量大型数据集。这些数据集可能太大，无法在单个处理器中处理。为了处理这些大型数据集，我们需要将它们划分为更小的数据集，通常是数据框列表。在本文中，我们将介绍如何使用R编程语言将大型R数据框拆分为小的数据框列表。

安装和加载必要的包

在拆分数据框之前，我们需要安装和加载必要的R包。我们将使用以下R包：

• dplyr：用于处理数据框的包。我们需要使用此包来对数据框进行分组和过滤。
• tidyr：用于数据清洗的包。我们将使用此包来定义数据集的列。
• purrr：用于函数式编程的包。我们将使用此包来使用函数将数据框划分为更小的数据框。
• readr: 用于读取CSV文件的包。我们将使用此包来从CSV文件中读取数据集。

可以使用以下命令安装和加载这些包：

install.packages("dplyr")
install.packages("tidyr")
install.packages("purrr")
install.packages("readr")

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(readr)

导入数据

我们将使用Google Play商店的应用程序数据集作为我们的示例数据集。您可以从此处下载数据集。

请注意，本示例数据集过大，需要更多内存和计算能力，适用于更高配置能力的计算机。在此示例中，我们仅使用数据集的前10000行。

filename <- "googleplaystore.csv" 
data <- read_csv(file = filename, n_max = 10000) 

准备数据

在将数据框拆分为小数据框之前，我们需要准备数据。我们将执行以下步骤：

• 移除无关列：我们将删除数据集中不必要的列。
• 过滤数据：我们将过滤数据集中不需要的条目。
• 定义列：我们将定义一个列，该列将作为我们拆分数据框的基础。
• 对数据集进行分组：我们将对数据集进行分组，使我们可以将数据框拆分为更小的数据框。

# 移除无关列
data_subset <- data %>% select(App, Category, Rating, Reviews, Size, Installs, Price)

# 过滤数据
data_filtered <- data_subset %>% filter(!is.na(Rating), Rating >= 4.0, !is.na(Size), !is.na(Installs))

# 定义列
data_grouped <- data_filtered %>% mutate(app_size = case_when(Size <= 100 ~ "small", 
                                                                Size <= 1000 ~ "medium",
                                                                TRUE ~ "large"))

# 对数据集进行分组
data_grouped <- data_grouped %>% group_by(app_size)

将数据框拆分为小数据框

现在，我们准备好将数据框拆分为小数据框了。我们将使用nest和map函数来实现这一点。

nest 函数将数据框分为嵌套列表，其中每个条目都包含一个数据框和一些元数据。我们将根据我们上述的分组操作将数据框分为小数据框列表。

map函数将应用于小数据框列表的函数。我们将使用map函数将小数据框列表上运行一个自定义的函数来实现我们所有的操作，然后将结果组合成一个新的数据框列表。

# 将数据框拆分为小数据框
data_split <- data_grouped %>% nest()

# 划分数据框列表
split_data_frames <- data_split %>% 
  mutate(data = map(data, function(x) {
    app_size <- unique(x$app_size)
    filename <- paste0(app_size, ".csv")
    write_csv(x, file = filename) 
    return(x)
  }))

split_data_frames现在是包含每个分组数据框的列表。

结论

现在，我们已经学习了如何将大型R数据框拆分为小的数据框列表。我们使用了dplyr、tidyr和purrr包来进行数据处理和函数式编程。通过这种方法，我们可以更轻松地处理大量数据集，并更容易地进行进一步的分析和可视化。