每次遇到值时都创建一个新的数据框架

Question

我需要根据一定的条件拆分数据帧，例如，我有一个数据帧my_df，它有一个变量k，它没有负值。每次遇到my_df时，我都需要拆分这个数据文件0。为了更清楚地解释这一点，下面是我创建my_df的代码。

my_df <- data.frame("k" = c(0, 0,0, 0.1,1.3,4,5,7,8,11,14,17,10,5,0.4,0,0,0,1.0,2.3,5,7,3,0.1,0))

在执行上述代码时，我的数据文件如下所示，

    row_number k  
        1      0
        2      0
        3      0
        4      0.1
        5      1.3
        6      4
        7      5
        8      7
        9      8
       10      11
       11      14
       12      17
       13      10
       14       5
       15     0.4
       16       0
       17       0
       18       0
       19     1.0
       20     2.3
       21       5
       22       7
       23       3
       24     0.1
       25       0

当下一个值为零时，我的预期输出将对上述数据帧进行拆分。也就是说，创建一个新的数据帧df1，其中包含来自row 1 to 15的值--类似地，另一个数据帧df2被创建，包含来自row 16 -24的值，另一个数据帧df3被创建，具有来自row 25的值--这个值一直持续到数据帧的末尾。

我发现split()完成了数据框架的拆分工作，但我不知道如何在函数中实现我的需求。

Answer 1

我们可以使用cumsum和diff创建一个分组变量，然后在此基础上创建split 'my_df‘，以获得data.frame的list

lst <- split(my_df, cumsum(c(TRUE, diff(!my_df$k) ==1)))

lapply(lst, row.names)
#$`1`
#[1] "1"  "2"  "3"  "4"  "5"  "6"  "7"  "8"  "9"  "10" "11" "12" "13" "14" "15"

#$`2`
#[1] "16" "17" "18" "19" "20" "21" "22" "23" "24"

#$`3`
#[1] "25"

注:不使用软件包。只使用基R方法。

Answer 2

在data.table中，您可以使用函数rleidv()创建分组变量：

library("data.table")
my_df <- data.frame("k" = c(0, 0,0, 0.1,1.3,4,5,7,8,11,14,17,10,5,0.4,0,0,0,1.0,2.3,5,7,3,0.1,0))
split(my_df, (rleidv(my_df$k==0) - 1) %/% 2)

下面是一个基本R的解决方案

r <- rle(my_df$k!=0)
r$values <- gl((length(r$values) + 1) %/% 2, k=2, length=length(r$values))
split(my_df, inverse.rle(r))