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标题几乎说明了这一点。我有一个包含 7+ 百万行的数据框，对于我来说太大了，无法在机器崩溃的情况下进行分析。我想将它拆分为 100 个较小的数据帧，其中包含 70,000 行，并让第 101 个数据帧具有剩余的行(< 70,000)。这似乎非同小可。
我知道我可以手动计算 n+1 的大小数据框，删除它，然后使用 split功能如下:
d <- split(my_data_frame,rep(1:100,each=70,000))
最佳答案
这样的事情怎么样:
df <- data.frame(x = 1:723500, y = runif(7235000))
split(df, rep(1:100, each = round(NROW(df) / 100, -4)))
num_dfs <- 100
split(df, rep(1:num_dfs, each = round(NROW(df) / num_dfs, -4)))
caret 中的一些内容。包如:
caret::createFolds(df$x)
关于r - 是否有一个函数可以将一个大数据帧拆分为 n 个相同大小的较小数据帧(按行)，并具有一个较小大小的 n+1 数据帧？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30832904/
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C语言sscanf()函数：从字符串中读取指定格式的数据 头文件： ?
最近，我有一个关于工作预评估的问题，即使查询了每个功能的工作原理，我也不知道如何解决。这是一个伪代码。 下面是一个名为foo()的函数，该函数将被传递一个值并返回一个值。如果将以下值传递给foo函数，
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FormatNumber 函数 返回表达式，此表达式已被格式化为数值。 FormatNumber( expression [,NumDigitsAfterDecimal [,Inc
我是一名优秀的程序员,十分优秀！