问题描述
我有一个大型数据框，其中包含超过一百万个观测值。我的两个自变量A和B分别具有18和72个数字标记的类别。为简单起见，假定类别分别标记为1-18和1-72。我想将我的所有数据分成36组，每组6个，(A 1-6 with B 1-6,A 1-6 with B 7-12,etc.)
当前，我正在使用带有36个嵌套ifelse语句（例如mutate）的dplyr的mutate(partition = ifelse(A <= 6 & B <= 6,1,ifelse(...)))，但是如果我想制作不同大小的分区，这将很繁琐且难以更改。
另一种描述方式是参数18 * 72 = 1296有唯一的参数A和B的组合，但是我想将这1296分为36个观测值的36组，可以灵活地改变观测值和组。
我真的觉得应该有一种更好的方法来对数据进行分区，但是没有立即想到的东西。我唯一的另一个想法是使用expand.grid并使用各种连接。还有哪些其他方法可以对数据进行分区？
下面的示例是我希望数据显示的一种方式。
A B Partition
1 1 1
1 2 1
1 3 1
1 4 1
1 5 1
1 6 1
2 1 1
... ... ...
6 6 1
7 1 2
... ... ...
12 71 12
12 72 12
13 1 13
... ... ...
18 70 36
18 71 36
18 72 36
解决方法
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