我正在努力根据一个连续变量--让我们称之为"时间"--对一个数据集进行子集划分，从1开始，每行递增1(1，2，3，4，5，...)，但有时我会得到一些遗漏的值，所以我会得到一些" skip "(例如.1、2、3、4、5、6、10、11、12、20、21、22、23.这些 skip 是随机的，因此它们之间不会有相同数量的缺失值.当这些" skip "发生时，我希望将数据集拆分成多个数据集，因此在我的示例中，它将给出一个数据集从1到6，另一个从10到12，以及另一个从20到23. 你知道怎么做吗？那将是很大的帮助...
在定义具有cumsum(c(1, diff(Time) != 1))的连续组之后，我们可以使用group_split:
library(dplyr)
library(purrr)
library(tibble)
tibble(Time = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 10, 11, 12, 20, 21, 22, 23)) %>%
group_split(group = cumsum(c(1, diff(Time) != 1))) %>%
map(~ select(., -group))
[[1]]
# A tibble: 6 × 1
Time
<dbl>
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
[[2]]
# A tibble: 3 × 1
Time
<dbl>
1 10
2 11
3 12
[[3]]
# A tibble: 4 × 1
Time
<dbl>
1 20
2 21
3 22
4 23