sous-ensemble de données d'image dans R à l'aide de la boucle

J'ai un bloc de données qui ressemble à ceci:

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index   ID   date              Amount
2       1001 2010-06-08         0
21      1001 2010-10-08        10
6       1002 2010-08-16        30
5       1002 2010-11-25        20
9       1003 2010-01-01         0
8       1003 2011-03-06        10
12      1004 2012-03-12        10
11      1004 2012-06-21        10
15      1005 2010-01-01        30
13      1005 2010-04-06        20

Je veux sous-ensemble de ces données de façon que j'ai de nouvelles trames de données, une pour chaque ID comme ceci

index   ID   date              Amount
2       1001 2010-06-08         0
21      1001 2010-10-08        10

et

6       1002 2010-08-16        30
5       1002 2010-11-25        20

et ainsi de suite.

Je n'ai pas besoin d'enregistrer les nouvelles données de cadres, mais l'utiliser pour effectuer certains calculs de base. Aussi je veux le faire sur la totalité de mon tableau composé de plus de 10000 Id et donc le besoin d'une boucle. J'ai essayé ce

    temp <- data.frame(Numb=c(),Dt=c(),Amt=c())
for (i in seq_along(stNew$ID)){
   temp[i,] <- subset(stNew, stNew[i,]==stNew$ID[i])
}

mais qui n'a pas fonctionné. Toutes les suggestions? Merci.

Salut et bienvenue à! Mon spontanée suggestion est que vous devriez essayer de chercher (et ailleurs) pour une réponse. Pour effectuer quelque chose par groupe, dans un dataframe est l'une des questions les plus fréquemment posées, et vous trouverez sûrement quelques belles réponses que vous pourrez adapter à vos propres données. This et ceci peut vous obtenir a commencé. Des acclamations.
Henrik - grâce. Comme une question de fait, je ne recherche à travers et trouvé un couple qui ont été extrêmement utiles. Merci pour vos liens.
Super! Donc, pas besoin de fractionnement ou. votre bloc de données.

OriginalL'auteur Bala Deshpande | 2013-11-09

  1. 6

    peut ressembler à ceci 

        IDs<-unique(df$ID)
    for (i in 1:length(IDs)){ 
    temp <- df[df$ID==IDs[i],]
    #more things to do with temp
    }

    OriginalL'auteur Ananta

  2. 4

    Prendre un coup d'oeil à la list2env et split fonction. Par la présente quelques exemples d'utilisation de l'iris dataset.

    de deux façon:

    list_df <- split(iris, iris$Species) #split the dataset into a list of datasets based on the value of iris$Species
list2env(list_DF, envir= .GlobalEnv) #split the list into separate datasets

    :

    list2env(split(iris, iris$Species), envir = .GlobalEnv)

    Ou vous pouvez attribuer des noms personnalisés pour les nouveaux jeux de données avec un for boucle:

    iris_split <- split(iris, iris$Species)
new_names <- c("one", "two", "three")
for (i in 1:length(iris_split)) {
  assign(new_names[i], iris_split[[i]])
}

    mises à jour avec des exemples

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    OriginalL'auteur OB83

  3. 3
        iris_split <- split(iris, iris$Species)

    Dynamiquement, vous pouvez affecter les données.nom du cadre

        new_names <- as.character(unique(iris$Species))

    for (i in 1:length(iris_split)) {
    assign(new_names[i], iris_split[[i]])
    }

    OriginalL'auteur B G Manjunath Prasad