split（）をdplyrでグループ化するgroup_by：データフレームのリストを返す

Question

split()をRで詰まらせる大規模なデータセットがありますが、私はdplyr group_byを使用することができますが（これはどちらにしても好ましい方法です）結果としてgrouped_dfがデータフレームのリストとして表示され、私の連続した処理ステップで必要なフォーマット（私はSpatialDataFramesなどに強制する必要があります）。

は、サンプルデータセットを検討：

df = as.data.frame(cbind(c("a","a","b","b","c"),c(1,2,3,4,5), c(2,3,4,2,2))) 
listDf = split(df,df$V1) 

戻り

$a 
    V1 V2 V3 
1 a 1 2 
2 a 2 3 

$b 
    V1 V2 V3 
3 b 3 4 
4 b 4 2 

$c 
    V1 V2 V3 
5 c 5 2 

を私はgroup_by（group_by(df,V1)のようなもの）でこれをエミュレートしたいと思いますが、これは1、grouped_dfを返します。私はdoが私を助けることができなければならないことを知っているが、私は使い方がわからないよ（また、議論のためのlinkを参照してください。）このグループを確立するために使用されてきた要因の名前で名前に各リストを分割

注意 - これは望ましい機能です（最終的には、これらの名前をdfsのリストから抽出するための特典です）。 dplyrする「スティック」に

Answer 1

、あなたもplyrの代わりsplitを使用することができます。

library(plyr) 

dlply(df, "V1", identity) 
#$a 
# V1 V2 V3 
#1 a 1 2 
#2 a 2 3 

#$b 
# V1 V2 V3 
#1 b 3 4 
#2 b 4 2 

#$c 
# V1 V2 V3 
#1 c 5 2 

Answer 2

あなたは限り、あなたはどこのデータに新しい列を名前としてdoを使用してgroup_byからのデータフレームのリストを取得することができますフレームが格納され、その列をlapplyにパイプします。ベース、plyrとdplyrソリューションを比較

listDf = df %>% group_by(V1) %>% do(vals=data.frame(.)) %>% select(vals) %>% lapply(function(x) {(x)}) 
listDf[[1]] 
#[[1]] 
# V1 V2 V3 
#1 a 1 2 
#2 a 2 3 

#[[2]] 
# V1 V2 V3 
#1 b 3 4 
#2 b 4 2 

#[[3]] 
# V1 V2 V3 
#1 c 5 2 

Answer 3

、まだベース1は、はるかに高速であるようです！

df <- data_frame(Group1=rep(LETTERS, each=1000), 
      Group2=rep(rep(1:10, each=100),26), 
      Value=rnorm(26*1000)) 

library(plyr) 
library(dlyr) 
library(dlyr) 

microbenchmark(Base=df %>% 
      split(.$Group2, .$Group1), 
      dplyr=df %>% 
      group_by(Group1, Group2) %>% 
      do(data = (.)) %>% 
      select(data) %>% 
      lapply(function(x) {(x)}) %>% .[[1]], 
      plyr=dlply(df, c("Group1", "Group2"), as.tbl), 
      times=50) 

は与える：

Unit: milliseconds 
    expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
    Base 1.898213 1.977818 2.056877 2.032882 2.077582 2.729119 50 
dplyr 30.967926 31.502983 33.289824 32.029863 33.135550 48.245150 50 
    plyr 47.702301 49.033336 51.915533 50.961585 54.407141 65.961197 50