R: Разделить кадр данных на n разделов и объединить их во всех возможных комбинациях разделов.

Вот одна попытка:

library(dplyr)
library(purrr)

# Assign a partition to be used here
# (Updated from OP's clarification about pttns & @bouncyball's comment)
pttn <- split(names(frame)[-1], rep(1:3, each = 2))

# Create combinations of partitioned columns
do.call(c, lapply(seq_along(pttn), combn, x = pttn, simplify = FALSE)) %>% 
   map(~ frame %>% select(reduce(.x, c)))

Первая строка с do.call создает все комбинации «разделов» или имен разделенных столбцов. Если вы хотите сохранить столбец ID, вы можете использовать id, reduce(.x, c) вместо reduce(.x, c)

Возможное решение с использованием purrr::map() и обработки некоторых данных для длинных/широких. Возможно, это не самое эффективное или элегантное решение, но оно делает свое дело.

library(tidyverse)

# sample data
frame <- data.frame(
  id = letters[seq( from = 1, to = 10 )], a = rnorm(10, 4), b = rnorm(10, 6), c=rnorm(10, 5), 
  d = rnorm(10, 2),e=rnorm(10, 5), f = rnorm(10, 2))

# list of possible combinations 
list_of_combinations <- list(
  c(1), 
  c(2),
  c(3),
  c(1,2),
  c(1,3),
  c(2,3),
  c(1,2,3)
)

# data in long format and a category variable (for each "chunk")
df_long <- frame %>% pivot_longer(-id) %>% 
  mutate(
    cat = case_when(
      (name %in% c("a", "b")) ~ 1L, 
      (name %in% c("c", "d")) ~ 2L, 
      (name %in% c("e", "f")) ~ 3L)
  )
df_long
#> # A tibble: 60 x 4
#>    id    name   value   cat
#>    <chr> <chr>  <dbl> <int>
#>  1 a     a      3.93      1
#>  2 a     b      4.66      1
#>  3 a     c      2.78      2
#>  4 a     d      2.35      2
#>  5 a     e      5.93      3
#>  6 a     f     -0.500     3
#>  7 b     a      5.11      1
#>  8 b     b      5.37      1
#>  9 b     c      4.61      2
#> 10 b     d      3.58      2
#> # … with 50 more rows

# map list to generate a list of each combination and then map it back into wide format 
final_list_of_dfs <- list_of_combinations %>% map( ~ df_long %>% filter(cat %in% .x)) %>% 
  map(~ .x %>% select(-cat) %>% pivot_wider(names_from = "name", values_from = "value"))
glimpse(final_list_of_dfs)
#> List of 7
#>  $ : tibble [10 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   ..$ id: chr [1:10] "a" "b" "c" "d" ...
#>   ..$ a : num [1:10] 3.93 5.11 4.16 2.59 2.69 ...
#>   ..$ b : num [1:10] 4.66 5.37 3.26 5.52 6.29 ...
#>  $ : tibble [10 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   ..$ id: chr [1:10] "a" "b" "c" "d" ...
#>   ..$ c : num [1:10] 2.78 4.61 3.8 3.06 4.68 ...
#>   ..$ d : num [1:10] 2.353 3.579 0.744 1.582 3.377 ...
#>  $ : tibble [10 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   ..$ id: chr [1:10] "a" "b" "c" "d" ...
#>   ..$ e : num [1:10] 5.93 3.89 5.43 3.88 5.51 ...
#>   ..$ f : num [1:10] -0.5 0.941 3.703 2.035 0.611 ...
#>  $ : tibble [10 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   ..$ id: chr [1:10] "a" "b" "c" "d" ...
#>   ..$ a : num [1:10] 3.93 5.11 4.16 2.59 2.69 ...
#>   ..$ b : num [1:10] 4.66 5.37 3.26 5.52 6.29 ...
#>   ..$ c : num [1:10] 2.78 4.61 3.8 3.06 4.68 ...
#>   ..$ d : num [1:10] 2.353 3.579 0.744 1.582 3.377 ...
#>  $ : tibble [10 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   ..$ id: chr [1:10] "a" "b" "c" "d" ...
#>   ..$ a : num [1:10] 3.93 5.11 4.16 2.59 2.69 ...
#>   ..$ b : num [1:10] 4.66 5.37 3.26 5.52 6.29 ...
#>   ..$ e : num [1:10] 5.93 3.89 5.43 3.88 5.51 ...
#>   ..$ f : num [1:10] -0.5 0.941 3.703 2.035 0.611 ...
#>  $ : tibble [10 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   ..$ id: chr [1:10] "a" "b" "c" "d" ...
#>   ..$ c : num [1:10] 2.78 4.61 3.8 3.06 4.68 ...
#>   ..$ d : num [1:10] 2.353 3.579 0.744 1.582 3.377 ...
#>   ..$ e : num [1:10] 5.93 3.89 5.43 3.88 5.51 ...
#>   ..$ f : num [1:10] -0.5 0.941 3.703 2.035 0.611 ...
#>  $ : tibble [10 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   ..$ id: chr [1:10] "a" "b" "c" "d" ...
#>   ..$ a : num [1:10] 3.93 5.11 4.16 2.59 2.69 ...
#>   ..$ b : num [1:10] 4.66 5.37 3.26 5.52 6.29 ...
#>   ..$ c : num [1:10] 2.78 4.61 3.8 3.06 4.68 ...
#>   ..$ d : num [1:10] 2.353 3.579 0.744 1.582 3.377 ...
#>   ..$ e : num [1:10] 5.93 3.89 5.43 3.88 5.51 ...
#>   ..$ f : num [1:10] -0.5 0.941 3.703 2.035 0.611 ...

^{Создано 29 марта 2021 г. с помощью пакета reprex (v1.0.0)}