Question

我不确定使用哪个函数来执行以下操作：

library(data.table)
dt = data.table(a = 1:4, b = 1:2)

dt[, rep(a[1], 3), by = b]
#   b V1
#1: 1  1
#2: 1  1
#3: 1  1
#4: 2  2
#5: 2  2
#6: 2  2

summarise和mutate都不满意此长度：

library(dplyr)
df = data.frame(a = 1:4, b = 1:2)

df %.% group_by(b) %.% summarise(rep(a[1], 3))
#Error: expecting a single value

df %.% group_by(b) %.% mutate(rep(a[1], 3))
#Error: incompatible size (3), expecting 2 (the group size) or 1

Answer 1

在dplyr版本0.2中，您可以使用do运算符执行此操作：

> df %>% group_by(b) %>% do(data.frame(a = rep(.$a[1], 3)))
#Source: local data frame [6 x 2]
#Groups: b
#
#  b a
#1 1 1
#2 1 1
#3 1 1
#4 2 2
#5 2 2
#6 2 2

Answer 2

虽然@ beginneR的答案确实有效，但它似乎并不是data.table行为的真正替代品。考虑：

df <- data.frame(a = 1, b = rep(1:1e4, 2))
dt <- data.table(df)
microbenchmark(times=5,
  dt[, rep(a[1], 3), by = b],
  df %>% group_by(b) %>% do(data.frame(a = rep(.$a[1], 3)))
)

dplyr实施＆gt;慢200倍。

Unit: milliseconds
                                                      expr        min         lq     median         uq
                                dt[, rep(a[1], 3), by = b]   13.14318   13.70248   14.60524   15.26676
 df %>% group_by(b) %>% do(data.frame(a = rep(.$a[1], 3))) 3269.40731 3359.11614 3583.19430 3736.67162

也许有更好的方法可以使用do执行此操作，而不需要每个data.frame调用do？此外，语法有点涉及data.table中非常简单的内容。

否则，根据 Hadley's issue link ，似乎预计会在3.1中的dplyr中实现，这看起来是下一个版本。

在dplyr中导致长度不等于1或组长度的分组操作

2 个答案: