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こんにちは、データ フレームをレプリケートしてから、レプリケート数に基づいて反復するために "i" という列の 1 つを変更しようとしています。

たとえば、私の開始データフレームは次のとおりです。

dataframex <- data.frame(i = c(1, 1, 1),
                         x = c(1, 3, 5),
                         y = c(2, 4, 6))
dataframex 
#   i x y
# 1 1 1 2
# 2 1 3 4
# 3 1 5 6

コマンドコードを使用しました

dataframex[rep(1:nrow(dataframex), times=3), ]
#     i x y
# 1   1 1 2
# 2   1 3 4
# 3   1 5 6
# 1.1 1 1 2
# 2.1 1 3 4
# 3.1 1 5 6
# 1.2 1 1 2
# 2.2 1 3 4
# 3.2 1 5 6

しかし、私が本当に欲しいのは:

#     i x y
# 1   1 1 2
# 2   1 3 4
# 3   1 5 6
# 1.1 2 1 2
# 2.1 2 3 4
# 3.1 2 5 6
# 1.2 3 1 2
# 2.2 3 3 4
# 3.2 3 5 6

つまり、反復列は、複製されたデータ セットの数を示します。次に、反復列を使用して、このデータ フレームを別のデータ フレームとマージします。

Ps申し訳ありませんが、stackoverflowを使用するのはこれが初めてで、テーブルの作成方法がわかりませんでした。その場しのぎの列区切りを理解していただければ幸いです。

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2 に答える 2

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データを設定します。

test <- read.table(textConnection("i x y
1 1 2
1 3 4
1 5 6"),header=TRUE)

> test
  i x y
1 1 1 2
2 1 3 4
3 1 5 6

lapply結果を1:number_of_repeats_wanted得るために：

result <- do.call(rbind,lapply(1:3,function(i) data.frame(i,test[-1])))

> result
  i x y
1 1 1 2
2 1 3 4
3 1 5 6
4 2 1 2
5 2 3 4
6 2 5 6
7 3 1 2
8 3 3 4
9 3 5 6
于 2012-09-11T02:41:53.353 に答える
1

3つの可能なアプローチ：

あなたのデータ

DF <- data.frame(i=1,x=1:3,y=4:6)
# create a list with your data replicated three times
df_list <- replicate(n = 3, DF, simplify = F)
# go along this list and add a replicate column as `i`
df_list <- mapply(function(x,value,i) {x[,i] <- value;x}, value = seq_along(df_list), x = df_list, MoreArgs = list(i='i'), SIMPLIFY = F)
# combine into a data.frame
do.call(rbind,df_list)

さらに簡単

# don't have `i` defined yet
DF <- data.frame(x=1:3,y=1:4)
# add and combine into a data.frame
do.call(rbind,lapply(1:3, function(i,data) {data$i <- i;data}, data = DF))

どちらも結果として

##  i x y
## 1 1 1 4
## 2 1 2 5
## 3 1 3 6
## 4 2 1 4
## 5 2 2 5
## 6 2 3 6
## 7 3 1 4
## 8 3 2 5
## 9 3 3 6

最初の方法を使用する

new_DF <- DF[rep(1:nrow(DF), times=3), ]
new_DF$i <- rep(1:nrow(DF), times = 3)
new_DF
##     i x y
## 1   1 1 4
## 2   2 2 5
## 3   3 3 6
## 1.1 1 1 4
## 2.1 2 2 5
## 3.1 3 3 6
## 1.2 1 1 4
## 2.2 2 2 5
## 3.2 3 3 6
于 2012-09-11T02:42:38.027 に答える