R：将数据拆分为所有可能的“因子”组合

问：

我正在使用 R 编程语言。假设我有以下数据集：

library(tidyverse)

set.seed(0)

vars <- list(c("A","B"), c("AA","BB", "CC"), c("AA1","BB1"))
probs <- list(c(0.3, 0.7), c(0.2, 0.1, 0.7), c(0.5, 0.5))

setNames(map2_dfc(vars, probs, ~ .x |> sample(1000, replace=TRUE, prob=.y) |> as.factor()), paste0("var_", 1:3)) |> 
  mutate(var_4 = rnorm(1000,10,10),
         var_5 = rnorm(1000,10,10),
         var_6 = rnorm(1000,10,10))

# A tibble: 1,000 × 6
   var_1 var_2 var_3  var_4 var_5 var_6
   <fct> <fct> <fct>  <dbl> <dbl> <dbl>
 1 A     CC    BB1   10.8    4.68  6.24
 2 B     CC    AA1    9.49   6.30  8.86
 3 B     CC    AA1    7.39  21.7  12.9 
 4 B     CC    AA1   25.7    5.35 24.6 
 5 A     BB    BB1    6.28   6.98 19.9 
 6 B     CC    BB1   27.4   23.9  15.6 
 7 A     CC    BB1   -0.989  5.50 19.4 
 8 A     CC    AA1   18.7    1.53 12.6 
 9 B     CC    BB1   15.3    9.67 -2.20
10 B     AA    AA1   -3.94  11.5  16.4 
# ℹ 990 more rows

我的问题：在上述数据中，有 3 个因子变量，这些因子共有 12 种可能的组合。我正在尝试提取这些组合中的每一个，并创建 12 个新数据集，专用于这些组合中的每一个。

我在 R 中尝试了以下代码：

lst1 <- split(my_data, my_data[c("var_1", "var_2", "var_3")], drop = TRUE)

然后，我尝试从此列表中提取这些数据集中的每一个：

list2env(lst1,envir=.GlobalEnv)

有人可以告诉我我所做的是否正确吗？如果有更多的变量和更多的因子组合 - 是否有更有效的方法来解决这个问题？

谢谢！