如何对数据按某列进行分层处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28219759/article/details/52910212

本文介绍了一种利用R语言的split函数进行数据分层处理的方法，并通过具体案例展示了如何根据不同的分组对数据集进行拆分及后续的统计分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

 
 原文链接：http://www.datastudy.cc/to/15 

 
 很多时候，我们拿到的数据，都是汇总的一份数据，例如我们示例中的数据，已经把所有仓库的数据都汇总起来了。 

 
 但是我们在统计建模的时候，如果想要把他们拆分开来进行处理，那么如何进行分层处理呢？其实非常简单，我们使用split函数即可。 

 
 split(x, f, drop = FALSE, ...) 

 
 下面我们来看分层处理的案例： 

 
 数据请从百度盘下载： 

 
 链接: http://pan.baidu.com/s/1kFxoy 密码: tnbf 

 
 data <- read.csv("D:\\data\\20150922\\data.csv", fileEncoding="UTF8", stringsAsFactors=FALSE) 

 
 datas <- split(data, data$仓库) 

 
 result <- c(); 

 
 for(d in datas) { 

 
 #这里执行我们需要的建模， 

 
 #我这里演示就用了个计算平均数 

 
 m <- mean(d$进价); 

 
 #把建模后的模型加入到结果数组中 

 
 result <- append(result, m) 

}

 
 result 

 
 以上就是分层处理的最基本模型，包括分层抽取数据，以及将处理后的结果组装成为一个向量返回。 