Eu tenho um quadro de dados com 10 colunas, coletando ações de "usuários", onde uma das colunas contém um ID (não exclusivo, identificando usuário) (coluna 10). o comprimento do quadro de dados é de cerca de 750000 linhas. Eu estou tentando extrair quadros de dados individuais (para obter uma lista ou vetor de quadros de dados) divididos pela coluna que contém o identificador de "usuário", para isolar as ações de um único ator.

ID | Data1 | Data2 | ... | UserID
1  | aaa   | bbb   | ... | u_001
2  | aab   | bb2   | ... | u_001
3  | aac   | bb3   | ... | u_001
4  | aad   | bb4   | ... | u_002

resultando em

list(
ID | Data1 | Data2 | ... | UserID
1  | aaa   | bbb   | ... | u_001
2  | aab   | bb2   | ... | u_001
3  | aac   | bb3   | ... | u_001
,
4  | aad   | bb4   | ... | u_002
...)

O seguinte funciona muito bem para mim em uma pequena amostra (1000 linhas):

paths = by(smallsampleMat, smallsampleMat[,"userID"], function(x) x)

e, em seguida, acessar o elemento que eu quero por caminhos [1], por exemplo.

Ao aplicar no quadro de dados grande original ou mesmo uma representação de matriz, isso bloqueia minha máquina (4GB de RAM, MacOSX 10.6, R 2.15) e nunca termina (eu sei que existe uma versão R mais recente, mas acredito que este não é o principal problema ).

Parece que a divisão tem mais desempenho e após um longo período de tempo, mas eu não sei (conhecimento inferior de R) como dividir a lista resultante de vetores em um vetor de matrizes.

path = split(smallsampleMat, smallsampleMat[,10]) 

Eu considerei também usandobig.matrix etc, mas sem muito sucesso que iria acelerar o processo.