У меня есть большой кадр данных (тысячи столбцов), в котором несколько столбцов имеют повторяющееся имя столбца.Затем есть набор имен столбцов, у которых часть имени столбца является дубликатом, а другая часть с тем же именем столбца не является.
Используя R и более двух свойств, я хочу разделить все такие столбцыв различные кадры данных для дальнейшего анализа.Для этого я хочу запустить следующую динамическую логику для фрейма данных:
- Первый: Найти и
cbind() дублировать столбцы с именами столбцов в разных фреймах данных.Если 10 столбцов имеют одинаковое имя столбца, они образуют фрейм данных, а еще 5 столбцов с тем же именем столбца образуют другой фрейм данных. - Second: Найти и
cbind() дублировать столбцы с именами столбцов в разные фреймы данных если строка имени столбца перед - совпадает со строкой имени столбца перед - для другого столбца и строка имени столбца после - не соответствует части имени столбца после - для другого столбца.
Ниже приведен пример входных данных (большие данные слишком велики, но имеют одно и то же свойство), для которых первые два столбца образуют один фрейм данных на основе приведенного выше примера.Будет еще один фрейм данных, который будет содержать столбцы, начинающиеся с трех до последнего.
Я пробовал split(), но пока это не сработало.Любые предложения о том, как я могу это сделать?
Пример входных данных
structure(list(`A-DIODE` = c(1.2, 0.4), `A-DIODE` = c(1.3, 0.6
), `B-DIODE` = c(1.4, 0.8), `B-ACC1` = c(1.5, 1), `B-ACC2` = c(1.6,
1.2), `B-ANA0` = c(1.7, 1.4), `B-ANA1` = c(1.8, 1.6), `B-BRICKID` = c(1.9,
1.8), `B-CC0` = c(2L, 2L), `B-CC1` = c(2.1, 2.2), `B-DIGDN` = c(2.2,
2.4), `B-DIGDP` = c(2.3, 2.6), `B-DN1` = c(2.4, 2.8), `B-DN2` = c(2.5,
3), `B-DP1` = c(2.6, 3.2), `B-DP2` = c(2.7, 3.4), `B-SCL` = c(2.8,
3.6), `B-SDA` = c(2.9, 3.8), `B-USB0DN` = 3:4, `B-USB0DP` = c(3.1,
4.2), `B-USB1DN` = c(3.2, 4.4), `B-USB1DP` = c(3.3, 4.6), `B-ACC1` = c(3.4,
4.8), `B-ACC2` = c(3.5, 5), `B-ANA0` = c(3.6, 5.2), `B-ANA1` = c(3.7,
5.4), `B-BRICKID` = c(3.8, 5.6), `B-CC0` = c(3.9, 5.8), `B-CC1` = c(4L,
6L), `B-DIGDN` = c(4.1, 6.2), `B-DIGDP` = c(4.2, 6.4), `B-DN1` = c(4.3,
6.6), `B-DN2` = c(4.4, 6.8), `B-DP1` = c(4.5, 7), `B-DP2` = c(4.6,
7.2), `B-SCL` = c(4.7, 7.4), `B-SDA` = c(4.8, 7.6), `B-USB0DN` = c(4.9,
7.8), `B-USB0DP` = c(5L, 8L), `B-USB1DN` = c(5.1, 8.2), `B-USB1DP` = c(5.2,
8.4), `B-NA` = c(5.3, 8.6), `B-ACC2PWRLKG_0v4` = c(5.4, 8.8),
`B-ACC2PWRLKG_0v4` = c(5.5, 9), `B-P_IN_Leak` = c(5.6, 9.2
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))
Вывод на основе логики, обсужденной выше
Фрейм данных 1
A-DIODE A-DIODE
1.2 1.3
0.4 0.6
Фрейм данных 2
B-DIODE B-ACC1 B-ACC2 B-ANA0 B-ANA1 B-BRICKID B-CC0 B-CC1 B-DIGDN B-DIGDP B-DN1 B-DN2 B-DP1 B-DP2 B-SCL B-SDA B-USB0DN B-USB0DP
1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3 3.1
0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8 4 4.2
B-USB1DN B-USB1DP B-ACC1.1 B-ACC2.1 B-ANA0.1 B-ANA1.1 B-BRICKID.1 B-CC0.1 B-CC1.1 B-DIGDN.1 B-DIGDP.1 B-DN1.1 B-DN2.1 B-DP1.1
3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 4 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5
4.4 4.6 4.8 5.0 5.2 5.4 5.6 5.8 6 6.2 6.4 6.6 6.8 7.0
B-DP2.1 B-SCL.1 B-SDA.1 B-USB0DN.1 B-USB0DP.1 B-USB1DN.1 B-USB1DP.1 B-NA B-ACC2PWRLKG_0v4 B-ACC2PWRLKG_0v4.1 B-P_IN_Leak
4.6 4.7 4.8 4.9 5 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6
7.2 7.4 7.6 7.8 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2