data.frame의 각 행을 반복합니다. 열에 지정된 횟수

data.frame의 각 행을 반복합니다. 열에 지정된 횟수

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

각 행을 위의 data.frame의 처음 두 열로 확장하여 각 행이 'freq' 열에 지정된 횟수만큼 반복되도록 하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까?

다시 말해, 다음과 같습니다.

df
  var1 var2 freq
1    a    d    1
2    b    e    2
3    c    f    3

대상:

df.expanded
  var1 var2
1    a    d
2    b    e
3    b    e
4    c    f
5    c    f
6    c    f

한 가지 해결책이 있습니다.

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

결과:

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

오래된 질문, 깔끔한 역의 새로운 동사:

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

사용하다expandRows()에서splitstackshape패키지:

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

단순한 구문, 매우 빠른 속도로 작동합니다.data.frame또는data.table.

결과:

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

@tftfws의 솔루션은 다음과 같은 환경에 적합합니다.data.frames, 하지만 이 아닌data.table그들이 부족하기 때문에.row.names소유물.이 접근 방식은 다음 두 가지 모두에 적용됩니다.

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

의 코드:data.table조금 더 깨끗합니다.

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

다른dplyr와의 대안.slice각 행 번호를 반복하는 경우freq시대

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())부품은 다음 중 하나로 대체할 수 있습니다.

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)

그렇지 않다는 것은 알지만 원래의 freq 열을 유지해야 한다면 다른 열을 사용할 수 있습니다.tidyverse와 함께 다가가다.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

^{reprex 패키지(v0.3.0)에 의해 2019-12-21에 생성되었습니다.}

매우 큰 data.frames에서 이 작업을 수행해야 하는 경우에는 data.table로 변환하여 훨씬 더 빨리 실행되는 다음을 사용하는 것이 좋습니다.

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

이 솔루션이 얼마나 빠른지 알아보십시오.

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

다른 가능성은 다음과 같습니다.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

vonjd의 답변의 한 줄 버전:

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

^{reprex 패키지(v0.2.1)에 의해 2019-05-21에 생성되었습니다.}

이 멋진 답변에 한 가지를 더 추가해 드립니다!사용tidyr패키지(에 포함)tidyverse) 한 줄 솔루션의 경우:

df %>% tidyr::uncount(weights = freq)

실은.벡터와 인덱스의 방법을 사용합니다. 또한 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

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

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/2894775/repeat-each-row-of-data-frame-the-number-of-times-specified-in-a-column