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data.frameの各行を複製し、各行の複製数を指定します

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

上記のdata.frameの最初の2列を拡張して、各行が 'freq'列で指定された回数だけ表示されるようにする最も簡単な方法は何ですか？

言い換えれば、これから行く：

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

これに：

df.expanded
  var1 var2
1    a    d
2    b    e
3    b    e
4    c    f
5    c    f
6    c    f
rdataframereplicate
119
wkmor1

1つのソリューションを次に示します。

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

結果：

    var1 var2
1      a    d
2      b    e
2.1    b    e
3      c    f
3.1    c    f
3.2    c    f
148
neilfws

splitstackshapeパッケージのexpandRows()を使用します。

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

data.frameまたはdata.tableで動作する非常に高速な単純な構文。

結果：

    var1 var2
1      a    d
2      b    e
2.1    b    e
3      c    f
3.1    c    f
3.2    c    f
40
Sam Firke

古い質問、整頓された新しい動詞：

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
39
einar

@neilfwsのソリューションはdata.framesには適していますが、data.tableプロパティがないため、row.namessには適していません。このアプローチは両方で機能します：

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

data.tableのコードは少しクリーナーです：

# convert to data.table by reference
setDT(df)
df.expanded <- df[rep(seq(.N), freq), !"freq"]
19
Max Ghenis

非常に大きなdata.framesでこの操作を行う必要がある場合は、data.tableに変換し、次のものを使用することをお勧めします。

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

このソリューションがどれほど高速であるかをご覧ください。

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
3
vonjd

別のdplyrでsliceの代替で、各行番号をfreq回繰り返す

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())部分は、次のいずれかに置き換えることができます。

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)
2
Ronak Shah

別の可能性はtidyr::expandを使用することです：

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's answerのワンライナーバージョン：

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パッケージ （v0.2.1）によって2019-05-21に作成

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