对于dplyr_0.8.0，可以使用group_by和group_walk完成此操作

library(dplyr)
library(readr)
mtcars %>%
   group_by(cyl) %>%
   group_walk(~ write_csv(.x, paste0(.y$cyl, "test.csv")))

您可以将csv写入过程 Package 在一个定制函数中，如下所示：注意，该函数必须返回data.frame，否则将返回错误Error: Results are not data frames at positions
这将返回名为“mtcars_cyl_4.csv”、“mtcars_cyl_6.csv”和“mtcars_cyl_8.csv”的3个csv文件

customFun  = function(DF) {
write.csv(DF,paste0("mtcars_cyl_",unique(DF$cyl),".csv"))
return(DF)
}

mtcars %>% 
group_by(cyl) %>% 
do(customFun(.))

下面的工作原理（您可以跳过自定义函数）

library(dplyr)
library(readr)
group_by(mtcars, cyl) %>%
  do(write_csv(., paste0(unique(.$cyl), "test.csv")))

如果您愿意使用data.table，有一种稍微不那么笨拙的方法。

require(data.table)
# Because this is a built in table we have to make a copy first
mtcars <- mtcars 
setDT(mtcars) # convert the data into a data.table

mtcars[, write.csv(.SD, paste0("mtcars_cyl_", .BY, ".csv")), by = cyl]

注意，结果表中没有cyl列（这是多余的，因为它存储在文件名中，但可能出于其他原因而希望保留它）。
如果希望cyl作为列包含在输出中，可以使用

mtcars[, write.csv(c(.BY,.SD), paste0("mtcars_cyl_", .BY, ".csv")), by=cyl]