Her bir veri satırını yineleyin. Bir sütunda belirtilen sayıda çerçeveye alın

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

Yukarıdaki data.frame'in ilk iki sütununu her satırı genişletmenin en basit yolu nedir, böylece her satır 'freq' sütununda belirtilen sayıda tekrarlanır?

Başka bir deyişle, şundan gidin:

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

Buna:

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

İşte bir çözüm:

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

Sonuç:

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

eski soru, tidyverse'te yeni fiil:

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

Kullanım expandRows()gelen splitstackshapepaketin:

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

Basit sözdizimi, çok hızlı, data.frameveya üzerinde çalışır data.table.

Sonuç:

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

@ neilfws'in çözümü data.frames için harika çalışıyor , ancak özelliği olmadığı için data.tables için değil row.names. Bu yaklaşım her ikisi için de işe yarar:

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

Kod data.tablebiraz daha temiz:

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

Her satır numarasını defalarca tekrarladığımız başka bir dplyralternatifslicefreq

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()) parça aşağıdakilerden herhangi biri ile değiştirilebilir.

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)

Bu işlemi çok büyük data.frames üzerinde yapmanız gerekiyorsa, bunu bir data.table'a dönüştürmenizi ve aşağıdakileri kullanmanızı tavsiye ederim, bu çok daha hızlı çalışması gerekir:

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

Bu çözümün ne kadar hızlı olduğunu görün:

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

Başka bir olasılık kullanmaktır 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

Vonjd'nin cevabının tek satırlık versiyonu :

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 paketi (v0.2.1) tarafından 2019-05-21 tarihinde oluşturuldu}

Durumun böyle olmadığını biliyorum, ancak orijinal frekans sütununu tutmanız gerekiyorsa, aşağıdakilerle tidyversebirlikte başka bir yaklaşım kullanabilirsiniz 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

^{2019-12-21 tarihinde reprex paketi tarafından oluşturuldu (v0.3.0)}