リスト内の大きなdata.frameオブジェクトを効率的にサブセット化できますか？

Question

私はリストにdata.frameオブジェクトを持っていますが、それぞれ最後の列（A.K.A、score）に基づいてフィルタリングします。リストのサブセットは私には直感的ですが、私は各data.frameオブジェクトのためのフィルタリングの結果として2つの異なるセット（すなわち、合格/不合格）を持ちたいと思います。私が使用した方法はエレガントではないと思っていますし、より効率的なソリューションを求めています。誰も私にどのようにこのようなタスクのためのよりエレガントなソリューションを達成するために私を指摘することができますどうもありがとう ！

おもちゃデータ：

mylist <- list(df1=data.frame(from=seq(1, by=4, len=16), to=seq(3, by=4, len=16), score=sample(30, 16)), 
       df2=data.frame(from=seq(3, by=7, len=20), to=seq(6, by=7, len=20), score=sample(30, 20)), 
       df3=data.frame(from=seq(4, by=8, len=25), to=seq(7, by=8, len=25), score=sample(30, 25))) 

私の最初の試み：

pass <- lapply(mylist, function(ele_) { 
    ans <- subset(ele_, ele_$score > 20) 
    ans 
}) 

は、私は、また、インスタンスがフィルタリング条件を満たし、かつ合格入れていないその逆のセットを持つようにしたい失敗判明します各data.frameオブジェクトに対して1つのリストに設定します。

希望する出力：各data.frameオブジェクトは、サブセット化した後にパス、フェイルセットを持つことができます。

リスト内に非常に大きなdata.frameオブジェクトがある場合、これを行うには何が良いですか？誰もがこのための便利なトリックを知っていますか？

Answer 1

はdata.tableオプションは、より効率的であるかもしれませ

library(data.table) 
lapply(mylist, function(x) setDT(x)[score > 20]) 

---

またはサブセットの上記の方法に加えてpurrr

library(dplyr) 
library(purrr) 
mylist %>% 
     map(filter, score > 20) 

---

からmapとdplyrからfilterを使用各また、単一のデータセット（rbindlistからdata.tableまたはbind_rowsからdplyrに識別子列を含む）とサブセットをグループ化してrbindデータセットを作成することもできます。

rbindlist(mylist, idcol= 'grp')[score > 20, .SD , by = .(grp)] 

またはdplyr

mylist %>% 
    bind_rows(., .id = 'grp') %>% 
    group_by(grp) %>% 
    filter(score > 20) 

---

と意図は、（ 'スコア' のための> 20と< 20）2のlistにdata.frameを分離することである場合

lapply(mylist, function(x) split(x, c("FAIL", "PASS")[(x$score > 20)+1]))