我想重复data.frame的行N次。这里N基于data.frame的每一行中的第一列和第二列的值之间的差来计算。在这里，我面临着N的问题。特别是，N可能每行都有变化。我需要通过增加K来创建一个新列，从第1行的第一个值到第二个值创建一个序列。这里K对所有行保持不变。
Ex: d1<-data.frame(A=c(2,4,6,8,1),B=c(8,6,7,8,10))
在上面的数据集中，共有5行。第一行中第一个和第二个值之间的差异是7.现在我需要复制第一行7次，并且需要创建一个序列为2,3,4,5,6,7和8的新列。 / p>
我可以使用以下代码创建数据集。
dist<-1
rec_len<-c()
seqe<-c()
for(i in 1:nrow(d1))
{
a<-seq(d1[i,"A"],d1[i,"B"],by=dist)
rec_len<-c(rec_len,length(a))
seqe<-c(seqe,a)
}
d1$C<-rec_len
d1<-d1[rep(1:nrow(d1),d1$C),]
d1$D<-seqe
row.names(d1)<-NULL
但这需要很长时间。是否有可能加快这一进程？
答案 0 :(得分：3)
data.table方法可以使用1:nrow(df)作为分组变量来进行逐行操作，以创建包含A和B序列的列表，然后取消列表，即
library(data.table)
setDT(d1)[, C := B - A + 1][,
D := list(list(seq(A, B))), by = 1:nrow(d1)][,
lapply(.SD, unlist), by = 1:nrow(d1)][,
nrow := NULL][]
由此给出，
A B C D 1: 2 8 7 2 2: 2 8 7 3 3: 2 8 7 4 4: 2 8 7 5 5: 2 8 7 6 6: 2 8 7 7 7: 2 8 7 8 8: 4 6 3 4 9: 4 6 3 5 10: 4 6 3 6 11: 6 7 2 6 12: 6 7 2 7 13: 8 8 1 8 14: 1 10 10 1 15: 1 10 10 2 16: 1 10 10 3 17: 1 10 10 4 18: 1 10 10 5 19: 1 10 10 6 20: 1 10 10 7 21: 1 10 10 8 22: 1 10 10 9 23: 1 10 10 10 A B C D
注意您可以在K内轻松更改seq，即
setDT(d1)[, C := B - A + 1][,
D := list(list(seq(A, B, by = 0.2))), by = 1:nrow(d1)][,
lapply(.SD, unlist), by = 1:nrow(d1)][,
nrow := NULL][]
答案 1 :(得分：2)
您可以使用列表和purr包来处理数据框的每一行：
data.frame(A=c(2,4,6,8,1),B=c(8,6,7,8,10)) %>% # take original data frame
setNames(c("from", "to")) %>% pmap(seq) %>% # sequence from A to B
map(as_data_frame) %>% # convert each element to data frame
map(~mutate(.,A=min(value), B=max(value))) %>% # add A and B columns
bind_rows() %>% select(A,B,value) # combine and reorder columns
答案 2 :(得分：2)
这是一个base R选项，我们通过减去＆＃39; B＆＃39;来获得每行times的复制。用＆＃39; A＆＃39;列（＆＃39; i1＆＃39;），将其创建为列＆＃39; C＆＃39;，然后使用＆＃39; i1＆＃39;复制原始数据集的行序列。最后，＆＃39; D＆＃39;通过获取＆＃39; A＆＃39;的相应元素序列来创建列。和＆＃39; B＆＃39;使用Map。输出结果为list，因此我们unlist将其设为vector
i1 <- with(d1, B - A + 1)
d1$C <- i1
d2 <- d1[rep(seq_len(nrow(d1)), i1),]
d2$D <- unlist(Map(`:`, d1$A, d1$B))
row.names(d2) <- NULL
d2
# A B C D
#1 2 8 7 2
#2 2 8 7 3
#3 2 8 7 4
#4 2 8 7 5
#5 2 8 7 6
#6 2 8 7 7
#7 2 8 7 8
#8 4 6 3 4
#9 4 6 3 5
#10 4 6 3 6
#11 6 7 2 6
#12 6 7 2 7
#13 8 8 1 8
#14 1 10 10 1
#15 1 10 10 2
#16 1 10 10 3
#17 1 10 10 4
#18 1 10 10 5
#19 1 10 10 6
#20 1 10 10 7
#21 1 10 10 8
#22 1 10 10 9
#23 1 10 10 10
答案 3 :(得分：2)
使用N的简单示例（k = 1的情况）
library(dplyr)
# example data frame
d1 <- data.frame(A=c(2,4,6,8,1),B=c(8,6,7,8,10))
# function to use (must have same column names)
f = function(d) {
A = rep(d$A, d$diff)
B = rep(d$B, d$diff)
C = seq(d$A, d$B)
data.frame(A, B, C) }
d1 %>%
mutate(diff = B - A + 1) %>% # calculate difference
rowwise() %>% # for every row
do(f(.)) %>% # apply the function
ungroup() # forget the grouping
# # A tibble: 23 x 3
# A B C
# * <dbl> <dbl> <int>
# 1 2 8 2
# 2 2 8 3
# 3 2 8 4
# 4 2 8 5
# 5 2 8 6
# 6 2 8 7
# 7 2 8 8
# 8 4 6 4
# 9 4 6 5
# 10 4 6 6
# # ... with 13 more rows
所有行都有一个k的示例（我使用0.25来演示）
# example data frame
d1 <- data.frame(A=c(2,4,6,8,1),B=c(8,6,7,8,10))
# function to use (must have same column names)
f = function(d, k) {
A = d$A
B = d$B
C = seq(d$A, d$B, k)
data.frame(A, B, C) }
d1 %>%
rowwise() %>% # for every row
do(f(., 0.25)) %>% # apply the function using your own k
ungroup()
# # A tibble: 77 x 3
# A B C
# * <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 2 8 2.00
# 2 2 8 2.25
# 3 2 8 2.50
# 4 2 8 2.75
# 5 2 8 3.00
# 6 2 8 3.25
# 7 2 8 3.50
# 8 2 8 3.75
# 9 2 8 4.00
# 10 2 8 4.25
# # ... with 67 more rows
每行有不同k的示例
# example data frame
# give manually different k for each row
d1 <- data.frame(A=c(2,4,6,8,1),B=c(8,6,7,8,10))
d1$k = c(0.5, 1, 2, 0.25, 1.5)
d1
# A B k
# 1 2 8 0.50
# 2 4 6 1.00
# 3 6 7 2.00
# 4 8 8 0.25
# 5 1 10 1.50
# function to use (must have same column names)
f = function(d) {
A = d$A
B = d$B
C = seq(d$A, d$B, d$k)
data.frame(A, B, C) }
d1 %>%
rowwise() %>% # for every row
do(f(.)) %>% # apply the function using different k for each row
ungroup()
# # A tibble: 25 x 3
# A B C
# * <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 2 8 2.0
# 2 2 8 2.5
# 3 2 8 3.0
# 4 2 8 3.5
# 5 2 8 4.0
# 6 2 8 4.5
# 7 2 8 5.0
# 8 2 8 5.5
# 9 2 8 6.0
# 10 2 8 6.5
# # ... with 15 more rows