Powtórz każdy wiersz danych.ramka ilość razy określona w kolumnie

Stare pytanie, nowy czasownik w tidyverse:

library(tidyr) # version >= 0.8.0
df <- data.frame(var1=c('a', 'b', 'c'), var2=c('d', 'e', 'f'), freq=1:3)
df %>% 
  uncount(freq)

    var1 var2
1      a    d
2      b    e
2.1    b    e
3      c    f
3.1    c    f
3.2    c    f

Użyj expandRows() z opakowania splitstackshape:

library(splitstackshape)
expandRows(df, "freq")

Prosta składnia, bardzo szybka, działa na data.frame lub data.table.

Wynik:

    var1 var2
1      a    d
2      b    e
2.1    b    e
3      c    f
3.1    c    f
3.2    c    f

@ neilfws rozwiązanie działa świetnie dla data.frame s, ale nie dla data.tableS, ponieważ brakuje im właściwości row.names. To podejście działa zarówno dla:

df.expanded <- df[rep(seq(nrow(df)), df$freq), 1:2]

Kod dla {[3] } jest tad cleaner:

# convert to data.table by reference
setDT(df)
df.expanded <- df[rep(seq(.N), freq), !"freq"]

W przypadku, gdy trzeba wykonać tę operację na bardzo dużych danych.ramki polecam przekonwertować na dane.tabelę i użyj następującej, która powinna działać znacznie szybciej:

library(data.table)
dt <- data.table(df)
dt.expanded <- dt[ ,list(freq=rep(1,freq)),by=c("var1","var2")]
dt.expanded[ ,freq := NULL]
dt.expanded

Zobacz, o ile szybsze jest to rozwiązanie:

df <- data.frame(var1=1:2e3, var2=1:2e3, freq=1:2e3)
system.time(df.exp <- df[rep(row.names(df), df$freq), 1:2])
##    user  system elapsed 
##    4.57    0.00    4.56
dt <- data.table(df)
system.time(dt.expanded <- dt[ ,list(freq=rep(1,freq)),by=c("var1","var2")])
##    user  system elapsed 
##    0.05    0.01    0.06

Kolejna dplyr alternatywa z slice gdzie powtarzamy każdy numer wiersza freq razy

library(dplyr)

df %>%  
  slice(rep(seq_len(n()), freq)) %>% 
  select(-freq)

#  var1 var2
#1    a    d
#2    b    e
#3    b    e
#4    c    f
#5    c    f
#6    c    f

seq_len(n()) część można zastąpić dowolną z poniższych.

df %>% slice(rep(1:nrow(df), freq)) %>% select(-freq)
#Or
df %>% slice(rep(row_number(), freq)) %>% select(-freq)
#Or
df %>% slice(rep(seq_len(nrow(.)), freq)) %>% select(-freq)

Inną możliwością jest użycie tidyr::expand:

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% group_by_at(vars(-freq)) %>% expand(temp = 1:freq) %>% select(-temp)

#> # A tibble: 6 x 2
#> # Groups:   var1, var2 [3]
#>   var1  var2 
#>   <fct> <fct>
#> 1 a     d    
#> 2 b     e    
#> 3 b     e    
#> 4 c     f    
#> 5 c     f    
#> 6 c     f

Wersja jednowarstwowa odpowiedź vonjd:

library(data.table)

setDT(df)[ ,list(freq=rep(1,freq)),by=c("var1","var2")][ ,freq := NULL][]

#>    var1 var2
#> 1:    a    d
#> 2:    b    e
#> 3:    b    e
#> 4:    c    f
#> 5:    c    f
#> 6:    c    f

^{strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies..2.1)}

Wiem, że tak nie jest, ale jeśli chcesz zachować oryginalną kolumnę freq, możesz użyć innego podejścia tidyverse razem z rep:

library(purrr)

df <- data.frame(var1 = c('a', 'b', 'c'), var2 = c('d', 'e', 'f'), freq = 1:3)

df %>% 
  map_df(., rep, .$freq)
#> # A tibble: 6 x 3
#>   var1  var2   freq
#>   <fct> <fct> <int>
#> 1 a     d         1
#> 2 b     e         2
#> 3 b     e         2
#> 4 c     f         3
#> 5 c     f         3
#> 6 c     f         3

^{strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies..3.0)}

W rzeczywistości. użyj metod wektor i indeks. możemy również osiągnąć ten sam wynik i łatwiej zrozumieć:

rawdata <- data.frame('time' = 1:3, 
           'x1' = 4:6,
           'x2' = 7:9,
           'x3' = 10:12)

rawdata[rep(1, time=2), ] %>% remove_rownames()
#  time x1 x2 x3
# 1    1  4  7 10
# 2    1  4  7 10