Question

从@AndrewGustar开始回答/代码：Expand data.frame by creating duplicates based on group condition

1）如果我的输入data.frame的ID值不是按顺序排列并且也可以复制它们呢？

示例data.frame：

df = read.table(text = 'ID  Day Count   Count_group
18  1933    6   11
33  1933    6   11
37  1933    6   11
18  1933    6   11
16  1933    6   11
11  1933    6   11
111 1932    5   8
34  1932    5   8
60  1932    5   8
88  1932    5   8
18  1932    5   8
33  1931    3   4
13  1931    3   4
56  1931    3   4
23  1930    1   1
6   1800    6   10
37  1800    6   10
98  1800    6   10
52  1800    6   10
18  1800    6   10
76  1800    6   10
55  1799    4   6
6   1799    4   6
52  1799    4   6
133 1799    4   6
112 1798    2   2
677 1798    2   2
778 888     4   6
111 888     4   6
88  888     4   6
10  888     4   6
37  887     2   3
26  887     2   3
8   886     1   2
56  885     1   1', header = TRUE)

Count列显示每个ID的{{1}}值总数，而Day列显示每个Count_group值的总和{ {1}}和ID。

e.g。 1933 = Day 11因为Day - 1 6（1933）+ Count_group 5（1932），依此类推。

我需要做的是为每个Count创建重复的观察结果并将其添加到其中，以便按Count Count_group和Count_group显示每个Day。< / p>

e.g。 Day - 1 = 11由Count_group 1933年和1932年的Count值组成。因此，这两天都需要包含在Day = 11中。下一个将是{ {1}} = 8，由1932年和1931年等组成......

期望的输出：

Count_group

Answer 1

这是一个保持ID值如上的解决方案。

#first add grouping variables
df$smalldaygroup <- c(0,cumsum(sapply(2:nrow(df),function(i) df$Day[i]!=df$Day[i-1]))) #individual days
df$bigdaygroup <- c(0,cumsum(sapply(2:nrow(df),function(i) df$Day[i]<df$Day[i-1]-1))) #blocks of consecutive days

#duplicate individual days except the first in each big group
df2 <- lapply(split(df,df$bigdaygroup),function(x) 
  split(x,x$smalldaygroup)[c(1,rep(2:length(split(x,x$smalldaygroup)),each=2))])

#change the Count_group to previous value in alternate entries
df2 <- lapply(df2,function(L) lapply(1:length(L),function(i) {
  x <- L[[i]]
  if(!(i%%2)) x$Count_group <- L[[i-1]]$Count_group[1]
  return(x)
}))

df2 <- do.call(rbind,unlist(df2,recursive=FALSE)) #bind back together

head(df2,20) #ignore rownames!
       ID  Day Count Count_group
01.1   18 1933     6          11
01.2   33 1933     6          11
01.3   37 1933     6          11
01.4   18 1933     6          11
01.5   16 1933     6          11
01.6   11 1933     6          11
02.7  111 1932     5          11
02.8   34 1932     5          11
02.9   60 1932     5          11
02.10  88 1932     5          11
02.11  18 1932     5          11
03.7  111 1932     5           8
03.8   34 1932     5           8
03.9   60 1932     5           8
03.10  88 1932     5           8
03.11  18 1932     5           8
04.12  33 1931     3           8
04.13  13 1931     3           8
04.14  56 1931     3           8
05.12  33 1931     3           4

通过基于组条件创建重复项来扩展data.frame（2）

1 个答案: