数据帧的逐行扩展

Question

我基本上想做的是ddply(df, columns.to.preserve, numcolwise(FUNCTION)的相反。

假设我有

d <- data.frame(
    count=c(2,1,3), 
    summed.value=c(50,20,30), 
    averaged.value=c(35,80,20) 
) 

     count summed.value averaged.value 
1  2   50    35 
2  1   20    80 
3  3   30    20 

我想要做的基础上，count列同时指定我想申请到其他列什么样的操作这个data.frame的一排扩展。 这里是样的结果我在寻找：

> d2 
    count summed.value averaged.value 
1  1   25    35 
2  1   25    35 
3  1   20    80 
4  1   10    20 
5  1   10    20 
6  1   10    20 

任何有内置函数内dplyr或其他包，做这种手术？

编辑：这与De-aggregate/reverse-summarise/expand a dataset in R问题有所不同，因为我想进一步实际应用不同的函数到我希望展开的表内的列。这篇文章中还有更多有用的答案。

Answer 1

使用dplyr和tidyr，你可以做一个rowwise转化为产生一个列表每个单元的summed.value然后unnest列应该给你你需要的东西：

library(dplyr); library(tidyr) 
d %>% rowwise() %>% summarise(summed.value = list(rep(summed.value/count, count)), 
           averaged.value = averaged.value, count = 1) %>% unnest() 

# Source: local data frame [6 x 3] 

# averaged.value count summed.value 
#   <dbl> <dbl>  <dbl> 
# 1    35  1   25 
# 2    35  1   25 
# 3    80  1   20 
# 4    20  1   10 
# 5    20  1   10 
# 6    20  1   10 

另一种方法是使用data.table ，您可以在其中指定行号作为组变量，并且数据表将自动扩展它：

library(data.table) 
setDT(d) 
d[, .(summed.value = rep(summed.value/count, count), averaged.value, count = 1), .(1:nrow(d))] 
[, nrow := NULL][] 

# summed.value averaged.value count 
#1:   25    35  1 
#2:   25    35  1 
#3:   20    80  1 
#4:   10    20  1 
#5:   10    20  1 
#6:   10    20  1 

Answer 2

有一个功能untable包重塑获取表的反转。然后将需要除以count的变量除以mutate_at（或mutate_each）。 mutate_at被引入dplyr_0.5.0。

首先untable：

library(reshape) 
untable(d, num = d$count) 

    count summed.value averaged.value 
1  2   50    35 
1.1  2   50    35 
2  1   20    80 
3  3   30    20 
3.1  3   30    20 
3.2  3   30    20 

然后mutate_at分割summed.value和count通过count：

library(dplyr) 

untable(d, num = d$count) %>% 
    mutate_at(vars(summed.value, count), funs(./count)) 

    count summed.value averaged.value 
1  1   25    35 
2  1   25    35 
3  1   20    80 
4  1   10    20 
5  1   10    20 
6  1   10    20 

Answer 3

甲基础R溶液：它试图通过count的值复制每一行然后将count和summed.value列除以count。

mytext <- 'count,summed.value,averaged.value 
2,50,35 
1,20,80 
3,30,20' 

mydf <- read.table(text=mytext,header=T,sep = ",") 

mydf <- do.call(rbind,apply(mydf, 1, function(x) { 
    tempdf <- t(replicate(x[1],x,simplify = T)) 
    tempdf[,1] <- tempdf[,1]/x[1] 
    tempdf[,2] <- tempdf[,2]/x[1] 
    return(data.frame(tempdf)) 
})) 

count summed.value averaged.value 
    1   25    35 
    1   25    35 
    1   20    80 
    1   10    20 
    1   10    20 
    1   10    20 

Answer 4

这里是一个既简单又充分vecotrized基础R方法

transform(d[rep(1:nrow(d), d$count), ], 
      count = 1, 
      summed.value = summed.value/count) 
#  count summed.value averaged.value 
# 1  1   25    35 
# 1.1  1   25    35 
# 2  1   20    80 
# 3  1   10    20 
# 3.1  1   10    20 
# 3.2  1   10    20 

或者类似地，使用data.table

library(data.table) 
res <- setDT(d)[rep(1:.N, count)][, `:=`(count = 1, summed.value = summed.value/count)] 
res 
# count summed.value averaged.value 
# 1:  1   25    35 
# 2:  1   25    35 
# 3:  1   20    80 
# 4:  1   10    20 
# 5:  1   10    20 
# 6:  1   10    20