R语言数据转换(split-apply-combin…

• split – apply – combine模式

大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
因此对数据的转换，可以采用split – apply – combine模式来进行处理：
split：把要处理的数据分割成小片断；
apply：对每个小片断独立进行操作；
combine：把片断重新组合。

•  分划：split函数

在R当中，split这个步骤是由split( ),subset( )等等函数完成的。 
下面主要介绍split这个函数。
 函数split（）可以按照分组因子，把向量，矩阵和数据框进行适当的分组。它的返回值是一个列表，代表分组变量每个水平的观测。这个列表可以使用sapply（）,lappy（）进行处理（apply – combine步骤），得到问题的最终结果。
 split( )的基本用法是：group <- split(X,f)
 其中X 是待分组的向量，矩阵或数据框。f是分组因子。

##例1：对向量分组
> library(MASS)
#使用Cars93数据集，利用其中的Origin变量（两个水平），对Price变量分组
> g<-split(Cars93$Price,Cars93$Origin)

#分组结果是个列表：
$USA
 [1] 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 40.1 13.4 11.4 15.1 15.9 16.3 16.6 18.8 38.0
[15] 18.4 15.8 29.5 9.2 11.3 13.3 19.0 15.6 25.8 12.2 19.