我确信这有一个简单的解决方案，但我很难找到它。非常感谢任何帮助。
我有一个包含2列的数据框; “亲”和“pep”。 pro被格式化为因子，并且包含220; 300; 4中的条目，有时更多数字（由“;”分隔），有时只包含一个数字（并且没有“;”）。 pep列被格式化为整数并包含单个数字，例如20。 我想做的是“扩展”，例如行pro：220; 300; 4和pep：20 与pro：220和pep：20的三行，一个与pro：300和pep：20和一个与pro：4和pep：20。
我想对整个数据框执行此操作，最终得到一个带有两个字符格式列的数据框，其中所有行最初都包含多个“;”分开的数字已经扩大。
我更愿意避免循环，因为数据框相当大（> 100000行）
很抱歉，我无法以更具案例代表性的方式发布此内容...我是新来的，并且在代码格式中迷失了。
来自西蒙非常感谢的请求：
> dput( head( dat , 10 ) )
structure(list(Protein.Group.IDs = structure(c(1095L, 60L, 299L,
242L, 1091L, 147L, 161L, 884L, 783L, 1040L), .Label = c("0",
"1", "10", "100", "101", "102", "103", "104", "105", "106", "107",
"108", "109", "11", "110", "111", "112", "113", "114", "114;680",
"115", "116", "117", "118", "119", "12", "120", "121", "121;920;530",
"121;920;530;589", "121;920;530;589;934", "121;920;589", "121;920;934",
"122;351", "122;351;950", "122;351;950;224;904", "122;351;950;687",
"122;901;224;904", "122;901;351", "122;901;351;950", "122;901;351;950;224",
"122;901;351;950;224;890;904", "122;901;351;950;224;890;904;687",
"122;901;351;950;890;687", "122;901;950", "122;901;950;904;687",
"122;950", "123", "124", "125", "126", "127", "127;952", "128",
"129", "13", "130", "131", "131;204", "132", "133", "134", "135",
"136", "137", "138", "139", "14", "140", "140;259;436", "141",
"142", "143", "144", "145", "146", "147", "148", "149", "15",
"150", "151", "152", "153", "154", "155", "156", "157", "158",
"159", "16", "16;331", "16;331;329", "16;331;329;62", "16;331;329;910",
"16;331;329;910;62", "16;331;62", "16;331;910", "160", "161",
"162", "163", "164", "165", "166", "166;743", "167", "167;595",
"168", "169", "17", "170", "170;48", "171", "172", "173", "174",
"175", "176", "177", "178", "179", "18", "180", "181", "182",
"183", "184", "185", "186", "187", "188", "188;813", "188;813;852",
"189", "19", "19;14", "19;6;9;14;11", "19;884;6;9;14;20;26;11;1",
"19;9", "19;9;14", "190", "190;260", "191", "192", "193", "194",
"195", "196", "197", "198", "199", "2", "20", "20;26", "200",
"201", "202", "203", "204", "205", "206", "207", "208", "209",
"21", "21;4", "210", "211", "212", "213", "214", "215", "216",
"217", "218", "219", "22", "220", "221", "222", "223", "224",
"224;890", "224;890;904", "225", "225;221", "225;221;308", "225;295",
"226", "227", "228", "228;396", "228;396;73", "228;73", "229",
"23", "23;137", "23;17;137", "230", "231", "232", "233", "234",
"235", "236", "237", "238", "239", "24", "240", "241", "242",
"242;171", "243", "244", "245", "246", "247", "248", "249", "25",
"250", "251", "252", "253", "254", "255", "256", "257", "258",
"259", "26", "260", "261", "262", "263", "264", "265", "266",
"267", "268", "269", "27", "270", "271", "272", "273", "273;541;905",
"273;905", "274", "275", "276", "277", "278", "279", "28", "280",
"281", "281;192", "282", "283", "284", "285", "286", "287", "288",
"289", "29", "290", "291", "292", "293", "294", "295", "296",
"297", "298", "299", "3", "30", "300", "301", "302", "303", "304",
"304;770", "305", "306", "307", "308", "309", "31", "310", "311",
"312", "313;293", "314", "314;658", "315", "316", "317", "318",
"319", "32", "320", "321", "322", "323", "324", "324;34;564;637;282;229;565",
"324;564;282", "324;637;229;565", "325", "326", "327", "328",
"328;586", "329", "33", "330", "331", "332", "333", "334", "335",
"336", "337", "338", "339", "34", "340", "341", "342", "343",
"344", "345", "346", "346;523", "347", "348", "349", "35", "350",
"351", "351;890", "352", "353", "353;277", "354", "355", "356",
"357", "358", "359", "36", "360", "361", "362", "363", "364",
"365", "366", "367", "368", "369", "37", "370", "371", "372",
"373", "374", "375", "376", "377", "377;938", "378", "379", "38",
"380", "381", "382", "382;147", "383", "384", "385", "386", "387",
"388", "389", "39", "39;417", "390", "391", "392", "393", "394",
"395", "396", "397", "398", "399", "399;955", "4", "40", "400",
"401", "402", "403", "404", "405", "406", "407", "408", "409",
"41", "410", "411", "412", "413", "414", "415", "416", "417",
"418", "419", "42", "420", "421", "422", "423", "424", "424;640",
"425", "426", "427", "427;930", "428", "429", "43", "430", "431",
"432", "433", "434", "435", "436", "437", "438", "438;178", "439",
"44", "440", "441", "442", "443", "444", "445", "446", "447",
"448", "449", "45", "450", "451", "452", "453", "454", "455",
"456", "457", "458", "459", "46", "460", "461", "462", "463",
"464", "465", "466", "467", "468", "469", "47", "470", "471",
"472", "473", "474", "475", "476", "477", "478", "479", "48",
"480", "481", "482", "483", "484", "485", "486", "487", "488",
"488;648", "489", "49", "490", "491", "492", "493", "494", "495",
"496", "497", "498", "499", "5", "50", "500", "501", "502", "503",
"504", "505", "506", "507", "508", "509", "51", "510", "511",
"512", "513", "514", "515", "516", "516;603;845", "516;603;845;837",
"517", "518", "519", "52", "520", "521", "522", "523", "524",
"525", "526", "527", "527;509", "528", "529", "53", "530", "531",
"532", "533", "534", "535", "536", "537", "538", "539", "54",
"540", "540;67", "541", "542", "543", "544", "545", "546", "547",
"548", "549", "55", "550", "550;549", "551", "552", "553", "554",
"555", "556", "557", "558", "559", "56", "560", "561", "562",
"563", "564", "564;282", "564;637", "565", "566", "567", "568",
"568;569", "568;569;286", "568;569;574", "568;569;574;286", "568;574",
"569", "57", "570", "571", "572", "573", "574", "575", "576",
"577", "578", "579", "579;577;578", "579;577;580", "579;577;580;578",
"58", "580", "581", "582", "583", "584", "585", "585;609", "586",
"587", "587;167", "587;167;595", "587;167;595;557", "588", "589",
"59", "590", "591", "592", "593", "594", "595", "596", "597",
"598", "599", "6", "60", "600", "601", "601;10", "602", "603",
"604", "605", "606", "607", "608", "609", "61", "610", "611",
"612", "613", "614", "615", "615;269", "615;926;269", "616",
"617", "618", "619", "62", "620", "621", "622", "623", "624",
"625", "626", "627", "628", "629", "63", "63;397", "630", "631",
"632", "633", "634", "635", "636", "637", "638", "639", "64",
"64;72", "640", "641", "642", "643", "643;529", "644", "645",
"646", "647", "648", "649", "65", "650", "651", "652", "653",
"654", "655", "656", "657", "658", "659", "66", "660", "661",
"662", "663", "663;819", "664", "665", "666", "667", "668", "669",
"67", "670", "671", "672", "673", "674", "675", "676", "677",
"678", "679", "68", "680", "681", "681;97", "682", "683", "684",
"685", "686", "687", "688", "689", "69", "690", "691", "692",
"693", "694", "695", "696", "697", "698", "699", "7", "7;25;5",
"7;752", "7;752;24", "7;752;25;24;8", "70", "700", "701", "702",
"703", "704", "705", "706", "707", "708", "709", "71", "710",
"711", "712", "713", "714", "715", "716", "717", "718", "719",
"72", "72;746;944", "72;746;944;772", "72;772", "72;927", "720",
"721", "722", "723", "724", "725", "726", "727", "728", "729",
"73", "730", "731", "732", "733", "734", "735", "735;522", "735;665",
"735;665;522", "735;665;876", "735;876", "735;876;522", "736",
"737", "738", "739", "74", "740", "741", "742", "743", "744",
"745", "746", "746;944", "746;944;772", "747", "748", "749",
"75", "750", "751", "752", "752;24", "753", "754", "755", "756",
"757", "758", "759", "76", "76;313", "76;313;293", "760", "761",
"762", "763", "764", "765", "766", "767", "768", "769", "77",
"770", "771", "772", "773", "774", "775", "776", "777", "778",
"779", "78", "780", "781", "782", "783", "784", "785", "786",
"787", "788", "789", "79", "790", "790;552", "791", "792", "793",
"793;863", "794", "795", "796", "797", "798", "799", "8", "80",
"800", "801", "802", "803", "804", "805", "806", "807", "808",
"808;21", "809", "81", "810", "811", "812", "813", "814", "815",
"815;413", "815;777", "815;777;339", "815;777;838", "815;838",
"816", "817", "818", "818;7;752", "818;7;752;23;25;17;8", "819",
"82", "820", "821", "822", "823", "824", "824;957", "825", "826",
"827", "828", "829", "83", "830", "831", "832", "833", "834",
"835", "836", "837", "838", "839", "84", "840", "841", "842",
"843", "844", "845", "846", "847", "847;560;590", "848", "849",
"85", "850", "850;817", "851", "852", "853", "853;420", "854",
"855", "856", "857", "858", "858;638", "858;638;409", "859",
"86", "860", "861", "861;593", "862", "863", "864", "865", "866",
"867", "868", "869", "869;614", "87", "870", "871", "872", "873",
"874", "875", "876", "877", "878", "879", "88", "880", "881",
"882", "883", "884", "884;6", "884;6;9", "885", "886", "887",
"888", "888;189", "889", "89", "890", "890;904", "891", "891;953",
"892", "892;941", "893", "894", "895", "896", "897", "898", "899",
"9", "90", "900", "901", "901;224", "902", "903", "904", "905",
"906", "907", "908", "909", "91", "910", "911", "912", "913",
"914", "915", "916", "917", "918", "918;947", "919", "92", "920;530;589",
"920;530;589;934", "921", "922", "923", "924", "924;576", "925",
"926", "927", "928", "929", "93", "930", "931", "932", "933",
"934", "935", "936", "937", "938", "939", "94", "940", "941",
"942", "943", "944", "945", "946", "947", "948", "949", "95",
"950", "951", "952", "953", "954", "955", "956", "957", "958",
"959", "96", "960", "961", "962", "963", "964", "965", "966",
"967", "97", "98", "99", "99;392"), class = "factor"), Mod..Peptide.ID = c(23L,
24L, 25L, 26L, 27L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L)), .Names = c("Protein.Group.IDs",
"Mod..Peptide.ID"), row.names = c(318L, 344L, 380L, 406L, 409L,
417L, 436L, 462L, 494L, 505L), class = "data.frame")
亲切的问候 MADS
答案 0 :(得分：14)
我已经成长为真的爱data.table来完成这项任务。它非常简单。但首先，让我们制作一些样本数据（你应该提供理想的数据！）
# Sample data
set.seed(1)
df = data.frame( pep = replicate( 3 , paste( sample(999,3) , collapse=";") ) , pro = sample(3) , stringsAsFactors = FALSE )
现在我们使用data.table包在几行中进行重塑...
# Load data.table package
require(data.table)
# Turn data.frame into data.table, which looks like..
dt <- data.table(df)
# pep pro
#1: 266;372;572 1
#2: 908;202;896 3
#3: 944;660;628 2
# Transform it in one line like this...
dt[ , list( pep = unlist( strsplit( pep , ";" ) ) ) , by = pro ]
# pro pep
#1: 1 266
#2: 1 372
#3: 1 572
#4: 3 908
#5: 3 202
#6: 3 896
#7: 2 944
#8: 2 660
#9: 2 628
答案 1 :(得分：8)
我认为tidyr的{{1}}是您正在寻找的。
unnest()答案 2 :(得分：3)
您已经获得了一个很好的答案，但在R工具箱中挖掘可能会很有用。以下是使用splitstackshape包concat.split.multiple中的函数的示例。顾名思义，它“允许用户一次拆分多个列”。虽然在当前示例中只有一个连接列要拆分，但该功能很方便，因为它允许我们在同一个调用中将数据重新整形为长格式。使用@ SimonO101提供的最小数据集：
library(splitstackshape)
df2 <- concat.split.multiple(data = df, split.cols = "pep", seps = ";", direction = "long")
df2
# pro time pep
# 1 1 1 236
# 2 3 1 465
# 3 2 1 641
# 4 1 2 16
# 5 3 2 721
# 6 2 2 323
# 7 1 3 912
# 8 3 3 459
# 9 2 3 283
添加id变量（'time'）以区分为每个组（'pro'）生成的多个项目（'pep'）。如果您想删除它，只需运行subset(df2, select = -time)