Wiederholen Sie die Zeilen von Daten.Rahmen

Möchte ich wiederholen Sie die Zeilen von Daten.Rahmen, jedes N Zeiten. Das Ergebnis sollte eine neue data.frame (mit nrow(new.df) == nrow(old.df) * N) halten Sie die Datentypen der Spalten.

Beispiel für N = 2:

                        A B   C
  A B   C             1 j i 100
1 j i 100     -->     2 j i 100
2 K P 101             3 K P 101
                      4 K P 101

So, jede Zeile wiederholt sich 2 mal und die Zeichen bleiben Zeichen, Faktoren bleiben Faktoren, Numerik bleiben, Numerik, ...

Meinem ersten Versuch verwendet gelten: apply(old.df, 2, function(co) rep(co, each = N)), aber diese verwandelt sich meine Werte Zeichen und ich bekomme die Meldung:

     A   B   C    
[1,] "j" "i" "100"
[2,] "j" "i" "100"
[3,] "K" "P" "101"
[4,] "K" "P" "101"

Mögliche Duplikate von Wiederholen Sie die Daten.frame N-mal

InformationsquelleAutor Stefan | 2012-06-20

dataframe r repeat rows

112
```
df <- data.frame(a=1:2, b=letters[1:2]) 
df[rep(seq_len(nrow(df)), each=2),]
```
Sie können n.times <- c(2,4) ; df[rep(seq_len(nrow(df)), n.times),] wenn Sie möchten, variieren die Anzahl, wie oft jede Zeile wird wiederholt.

InformationsquelleAutor Josh O'Brien

Einem sauberen dplyr Lösung aus hier

library(dplyr)
df <- data_frame(x = 1:2, y = c("a", "b"))
df %>% slice(rep(1:n(), each = 2))

InformationsquelleAutor David Rubinger

6

Wenn Sie können, wiederholen Sie das ganze, oder Untermenge Sie es zuerst, dann wiederholen Sie das, dann eine ähnliche Frage kann hilfreich sein. Noch einmal:
```
library(mefa)
rep(mtcars,10) 
```
oder einfach
```
mefa:::rep.data.frame(mtcars)
```
Aha! Eine weitere geniale R-Funktion versteckt tief im inneren ein obcure Spezialist Paket mit einem völlig fremden Namen. Ich Liebe diese Sprache!

InformationsquelleAutor dardisco
4

Den rep.Zeile-Funktion scheint manchmal machen Listen für die Spalten, die dazu führt, schlechtes Gedächtnis hijinks finden. Ich habe das folgende geschrieben, die scheint gut zu funktionieren:
```
library(plyr)
rep.row <- function(r, n){
  colwise(function(x) rep(x, n))(r)
}
```
InformationsquelleAutor jebyrnes
4

Zugabe zu dem, was @dardisco erwähnt, über mefa::rep.data.frame(), es ist sehr flexibel.

Können Sie entweder wiederholen Sie jede Zeile N-mal:
```
rep(df, each=N)
```
oder wiederholen Sie den gesamten dataframe mal N (denke: wie, wenn Sie der wiederverwertung zu vektorisierte argument)
```
rep(df, times=N)
```
Zwei Daumen hoch für mefa! Ich hatte noch nie davon gehört, bis jetzt, und ich hatte zu schreiben-Handbuch-code, dies zu tun.

InformationsquelleAutor smci
4

Referenz und indem Antworten zitieren mefa, könnte es lohnt sich, einen Blick auf die Umsetzung der mefa::rep.data.frame() im Fall, Sie wollen nicht das gesamte Paket:
```
> data <- data.frame(a=letters[1:3], b=letters[4:6])
> data
  a b
1 a d
2 b e
3 c f
> as.data.frame(lapply(data, rep, 2))
  a b
1 a d
2 b e
3 c f
4 a d
5 b e
6 c f
```
InformationsquelleAutor Fabio Gabriel

Meine Lösung ähnlich wie mefa:::rep.data.frame, aber ein wenig schneller und kümmert sich um die Zeile Namen:

rep.data.frame <- function(x, times) {
    rnames <- attr(x, "row.names")
    x <- lapply(x, rep.int, times = times)
    class(x) <- "data.frame"
    if (!is.numeric(rnames))
        attr(x, "row.names") <- make.unique(rep.int(rnames, times))
    else
        attr(x, "row.names") <- .set_row_names(length(rnames) * times)
    x
}

Vergleichen Lösungen:

library(Lahman)
library(microbenchmark)
microbenchmark(
    mefa:::rep.data.frame(Batting, 10),
    rep.data.frame(Batting, 10),
    Batting[rep.int(seq_len(nrow(Batting)), 10), ],
    times = 10
)
#> Unit: milliseconds
#>                                            expr       min       lq     mean   median        uq       max neval cld
#>              mefa:::rep.data.frame(Batting, 10) 127.77786 135.3480 198.0240 148.1749  278.1066  356.3210    10  a 
#>                     rep.data.frame(Batting, 10)  79.70335  82.8165 134.0974  87.2587  191.1713  307.4567    10  a 
#>  Batting[rep.int(seq_len(nrow(Batting)), 10), ] 895.73750 922.7059 981.8891 956.3463 1018.2411 1127.3927    10   b

InformationsquelleAutor Artem Klevtsov

Es ist eine schöne Vektorgrafik-Lösung, wiederholt wird, nur bestimmte Zeilen n-mal, jeden, möglich zum Beispiel durch das hinzufügen einer ntimes Spalte, um Ihre Daten Rahmen:

  A B   C ntimes
1 j i 100      2
2 K P 101      4
3 Z Z 102      1

Methode:

df <- data.frame(A=c("j","K","Z"), B=c("i","P","Z"), C=c(100,101,102), ntimes=c(2,4,1))
df <- as.data.frame(lapply(df, rep, df$ntimes))

Ergebnis:

  A B   C ntimes
1 Z Z 102      1
2 j i 100      2
3 j i 100      2
4 K P 101      4
5 K P 101      4
6 K P 101      4
7 K P 101      4

Dies ist sehr ähnlich zu Josh O 'Brien und Mark Miller' s Methode:

df[rep(seq_len(nrow(df)), df$ntimes),]

Jedoch, dass die Methode scheint ganz ein bisschen langsamer:

df <- data.frame(A=c("j","K","Z"), B=c("i","P","Z"), C=c(100,101,102), ntimes=c(2000,3000,4000))

microbenchmark::microbenchmark(
  df[rep(seq_len(nrow(df)), df$ntimes),],
  as.data.frame(lapply(df, rep, df$ntimes)),
  times = 10
)

Ergebnis:

Unit: microseconds
                                      expr      min       lq      mean   median       uq      max neval
   df[rep(seq_len(nrow(df)), df$ntimes), ] 3563.113 3586.873 3683.7790 3613.702 3657.063 4326.757    10
 as.data.frame(lapply(df, rep, df$ntimes))  625.552  654.638  676.4067  668.094  681.929  799.893    10

InformationsquelleAutor Adam Erickson

1

versuchen Sie zum Beispiel
```
N=2
rep(1:4, each = N) 
```
als index

InformationsquelleAutor shhhhimhuntingrabbits
0

Einen anderen Weg, dies zu tun wäre, den ersten Zeilen-Indizes, fügen Sie zusätzliche Kopien der df, und dann, um durch die Indizes:
```
df$index = 1:nrow(df)
df = rbind(df,df)
df = df[order(df$index),][,-ncol(df)]
```
Obwohl die anderen Lösungen kann kürzer sein, dieses Verfahren kann vorteilhafter sein, in bestimmten Situationen.

InformationsquelleAutor crazjo

Schreibe einen Kommentar

Du musst angemeldet sein, um einen Kommentar abzugeben.