更优雅方法的嵌入行

我有四列的数据帧，并希望将其与2列的变换的数据帧，但序列事项（所以堆栈或不具有额外的排序合并不是一个选项）更优雅方法的嵌入行

X1 Y1 X2 Y2 
1 2 3 4 
5 6 7 8

要

我的丑版本：

nrow = 4 
# Test data set 
d = setNames(data.frame(matrix(sample(1:(nrow*4)), nrow=nrow)), 
      c("X1","Y1","X2","Y2"))d 

# Create empty data frame 
d1 = data.frame(matrix(rep(NA, nrow*2*2), nrow = nrow*2)) 
# Elements 1, 3, 5... 
d1[seq(1, nrow*2, by = 2),] = d[,1:2] 
# Elements 2, 4, 6... 
d1[seq(2, nrow*2, by = 2),] = d[,3:4]

没必要基地R.

后来补充：我刚刚发现：

data.frame(matrix(as.vector(t(as.matrix(d))), nrow = 2*nrow, byrow = TRUE))

但像@akrun有它

由@alistaire提到的职位的替代解决方案略微简化版本，例如使用reshape看起来，显然不比我的原始版本更优雅。

来源

2017-01-02 Dieter Menne

我没有找到那个，但那里提出的解决方案比我的原始解决方案要复杂得多。我试图避免关键词“合并”，并使用我的DNA研究过去的“插入”。 –

如果“X”和“Y”的列是交替的，那么，我们转置数据集，将其转换为matrix通过指定除以2原始数据集的列数并转换为data.frame

as.data.frame(matrix(t(df1), ncol= ncol(df1)/2, byrow=TRUE, 
           dimnames = list(NULL, c("X1", "Y1")))) 
# X1 Y1 
#1 1 2 
#2 3 4 
#3 5 6 
#4 7 8

或者使用melt从data.table，我们可以采取多种measurepatterns基于列名转换为“长”格式

library(data.table) 
melt(setDT(df1), measure = patterns("^X", "^Y"), 
     value.name = c("X1", "Y1"))[, variable := NULL][order(X1)] 
# X1 Y1 
#1: 1 2 
#2: 3 4 
#3: 5 6 
#4: 7 8

来源

2017-01-02 15:43:58 akrun

更优雅方法的嵌入行

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