将数据框中的每一行重复指定列中的次数。

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将数据框中的每一行重复指定列中的次数。

如何将上述数据框的前两列扩展,使得每一行根据\'freq\'列中指定的次数重复?\n换句话说,从这个样子:\n

df
  var1 var2 freq
1    a    d    1
2    b    e    2
3    c    f    3

\n变成这个样子:\n

df.expanded
  var1 var2
1    a    d
2    b    e
3    b    e
4    c    f
5    c    f
6    c    f

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有时候我们需要将一个数据框中的每一行重复指定的次数。这种需求可能出现在数据处理、数据分析等场景中。下面将介绍一个解决这个问题的方法,并给出具体的代码示例。

解决方法是使用splitstackshape包中的expandRows()函数。具体步骤如下:

1. 首先需要安装并加载splitstackshape包。使用下面的代码来安装和加载splitstackshape包:

install.packages("splitstackshape")
library(splitstackshape)

2. 使用expandRows()函数来重复每一行。该函数的第一个参数是数据框,第二个参数是包含重复次数的列名。下面的代码展示了如何使用expandRows()函数:

expandRows(df, "freq")

以上就是解决这个问题的具体步骤。下面是一个具体的示例,展示了如何使用expandRows()函数将数据框的每一行重复指定的次数:

df <- data.frame(var1 = c("a", "b", "c"), var2 = c("d", "e", "f"), freq = c(1, 2, 3))
expandRows(df, "freq")

运行以上代码后,我们可以得到如下结果:

    var1 var2
1      a    d
2      b    e
2.1    b    e
3      c    f
3.1    c    f
3.2    c    f

可以看到,每一行都被重复了指定的次数。

通过使用splitstackshape包中的expandRows()函数,我们可以非常简单地实现将数据框中的每一行重复指定次数的操作。这个方法非常高效,并且适用于数据框和数据表。希望本文对你有所帮助!

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这个问题的出现是因为在tidyverse中,没有一个内置的函数可以将数据框的每一行重复指定的次数。这对于一些数据处理任务是很常见的,因此需要找到一种解决方法。

解决方法是使用tidyr包中的uncount()函数。uncount()函数可以根据数据框中的一个列的值,将每一行重复指定的次数。在上述代码中,首先加载tidyr包,然后创建一个数据框df,其中包含三列var1、var2和freq。然后使用管道操作符%>%,将数据框传递给uncount()函数,并将freq列指定为重复的次数。

uncount()函数的输出是一个新的数据框,其中每一行都按照freq列的值重复了相应的次数。在上述代码中,输出结果是一个包含6行的数据框,其中每一行都按照freq列的值重复了相应的次数。

这个问题的解决方法非常简单和直观,使用tidyr包中的uncount()函数可以轻松地实现将数据框的每一行重复指定次数的功能。这个函数在处理某些数据集时非常有用,并且可以提高数据处理的效率。因此,它被认为是一个非常有用的函数,并受到了用户的好评和赞赏。

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原因:

本文中提到的问题是将数据框的每一行按照指定的列中的次数重复。这个问题可能会出现在需要对数据进行扩展或重复操作时。

解决方法:

一种解决方法是使用R语言中的rep函数和row.names函数,通过重复行名的方式来扩展数据框。具体的步骤是先使用rep函数将行名重复指定的次数,然后通过row.names函数获取重复后的行名,将其作为索引来提取原始数据框的相应行,从而生成扩展后的数据框。

代码如下:

df.expanded <- df[rep(row.names(df), df$freq), 1:2]

这个解决方法的结果是生成一个新的数据框df.expanded,其中每一行根据df中的freq列的值进行重复。

实例输出:

    var1 var2
1      a    d
2      b    e
2.1    b    e
3      c    f
3.1    c    f
3.2    c    f

除了上述解决方法外,还提到了另一种不那么优雅但可能更高效的解决方法。对于大型数据框,可以使用seq.int函数或seq_len函数替换row.names(df),以提高效率。

对于任意数据框,可以将1:2硬编码改为1:ncol(df)来适应不同的列数。

最后,有用户反馈这个解决方法在处理150万行、5列的大型数据框时效果非常好,速度很快。

本文介绍了一个将数据框的每一行按照指定次数重复的问题,并提供了一种使用R语言的解决方法。该方法通过rep函数和row.names函数来实现数据框的扩展,生成了一个新的扩展后的数据框。此外,还提到了另一种更高效的解决方法,并给出了一些使用技巧和注意事项。这个解决方法在处理大型数据框时表现良好,可以提高处理效率。

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