group_by()和split()函数的运用

library(dplyr)
# 使用 group_by() 和 summarize() 创建每个 drug 对应的 molecules 列表
result <- network %>%
  group_by(drug) %>%
  summarize(molecules_list = list(molecules))
# 查看结果
head(result)

# 使用 split() 按照 drug 列分组
result <- split(network$molecules, network$drug)

# 查看结果
head(result)

$`Rehmanniae Radix Praeparata`
[1] "MOL000359" "MOL000449"

$`Cornus Officinalis Sieb. Et Zucc.`
[1] "MOL000359" "MOL000449" "MOL005531"

$`Poria Cocos(Schw.) Wolf.`
[1] "MOL000273"
...

# 使用 group_by() 和 group_split() 创建每个 drug 对应的数据框
result_list <- network %>%
  group_by(drug) %>%
  group_split()

# 为每个数据框命名，使用 drug 列中的药物名称
names(result_list) <- unique(network$drug)

# 查看第一个药物对应的数据框
head(result_list[[1]])

# 使用 split() 按照 drug 列分组并生成数据框列表
result_list <- split(network, network$drug)

# 为每个数据框命名，使用 drug 列中的药物名称
names(result_list) <- unique(network$drug)

# 查看第一个药物对应的数据框
head(result_list[[1]])

无论使用哪种方法，result_list 都是一个列表，每个元素是一个数据框，代表一个特定药物的所有记录。
result_list[[1]]：第一个药物的数据框
result_list[[2]]：第二个药物的数据框
以此类推...

result_list[["Rehmanniae Radix Praeparata"]]