Question

假设我想从头开始生成一个大型数据框。

使用data.frame函数是我通常创建数据框的方法。但是，如下所示，df非常容易出错并且效率低下。

因此有更有效的方法来创建以下数据框。

df <- data.frame(GOOGLE_CAMPAIGN=c(rep("Google - Medicare - US", 928), rep("MedicareBranded", 2983),
                                   rep("Medigap", 805), rep("Medigap Branded", 1914),
                                   rep("Medicare Typos", 1353), rep("Medigap Typos", 635),
                                   rep("Phone - MedicareGeneral", 585),
                                   rep("Phone - MedicareBranded", 2967),
                                   rep("Phone-Medigap", 812),
                                   rep("Auto Broad Match", 27),
                                   rep("Auto Exact Match", 80),
                                   rep("Auto Exact Match", 875)),                   
                 GOOGLE_AD_GROUP=c(rep("Medicare", 928), rep("MedicareBranded", 2983),
                                   rep("Medigap", 805), rep("Medigap Branded", 1914),
                                   rep("Medicare Typos", 1353), rep("Medigap Typos", 635),
                                   rep("Phone ads 1-Medicare Terms",585),
                                   rep("Ad Group #1", 2967), rep("Medigap-phone", 812),
                                   rep("Auto Insurance", 27),
                                   rep("Auto General", 80),
                                   rep("Auto Brand", 875)))

Yikes，这是一些“糟糕”的代码。如何以更有效的方式生成这个“大”数据帧？

Answer 1

如果您获取该信息的唯一来源是一张纸，那么您可能不会比这更好地，但您至少可以将所有这些整合到一个{{1}中调用每一列：

rep

应该是相同的：

#I'm going to cheat and not type out all those strings by hand
x <- unique(df[,1])
y <- unique(df[,2])

#Vectors of the number of times for each    
x1 <- c(928,2983,805,1914,1353,635,585,2967,812,27,955)
y1 <- c(x1[-11],80,875)

dd <- data.frame(GOOGLE_CAMPAIGN = rep(x, times = x1), 
                 GOOGLE_AD_GROUP = rep(y, times = y1))

但是如果这个信息已经以某种方式存在于R中的数据结构中并且您只需要转换它，那可能会更容易，但我们需要知道该结构是什么。

Answer 2

手动，（1）创建此数据框：

> dfu <- unique(df)
> rownames(dfu) <- NULL
> dfu
           GOOGLE_CAMPAIGN            GOOGLE_AD_GROUP
1   Google - Medicare - US                   Medicare
2          MedicareBranded            MedicareBranded
3                  Medigap                    Medigap
4          Medigap Branded            Medigap Branded
5           Medicare Typos             Medicare Typos
6            Medigap Typos              Medigap Typos
7  Phone - MedicareGeneral Phone ads 1-Medicare Terms
8  Phone - MedicareBranded                Ad Group #1
9            Phone-Medigap              Medigap-phone
10        Auto Broad Match             Auto Insurance
11        Auto Exact Match               Auto General
12        Auto Exact Match                 Auto Brand

和（2）这个长度向量：

> lens <- rle(as.numeric(interaction(df[[1]], df[[2]])))$lengths
> lens
 [1]  928 2983  805 1914 1353  635  585 2967  812   27   80  875

通过这两个输入（dfu和lens），我们可以重建df（此处称为df2）：

> df2 <- dfu[rep(seq_along(lens), lens), ]
> rownames(df2) <- NULL
> identical(df, df2)
[1] TRUE

创建大型数据框架

2 个答案: