R：根据变量创建重复行（首选dplyr）[重复]答案

【问题标题】：R: Create duplicate rows based on a variable (dplyr preferred) [duplicate]R：根据变量创建重复行（首选dplyr）[重复]
【发布时间】：2019-03-01 01:51:10
【问题描述】：

我想根据 R 中的现有列表创建一个包含重复条目的新列表。我正在尝试尽可能多地使用 tidyverse，因此首选 dplyr。

假设我有一个销售发生时间的列表：

df <- data.frame(time = c(0,1,2,3,4,5), sales = c(1,1,2,1,1,3))

> df
  time sales
1    0     1
2    1     1
3    2     2
4    3     1
5    4     1
6    5     3

我想要一个包含每个销售条目的列表：

ans <- data.frame(salesTime = c(0,1,2,2,3,4,5,5,5))

> ans
  salesTime
1         0
2         1
3         2
4         2
5         3
6         4
7         5
8         5
9         5

我在这里找到了一个使用 dplyr 的有趣示例：Create duplicate rows based on conditions in R

但这只会让我在 sales == n 时创建一个新行，而不是在 sales == n 时创建 n 个新行。

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

一个不错的tidyr函数是uncount()：

df %>%
  uncount(sales) %>%
  rename(salesTime = time)

    salesTime
1           0
2           1
3           2
3.1         2
4           3
5           4
6           5
6.1         5
6.2         5

【讨论】：

我真的很喜欢这个，我完全不知道 tidyr::uncount！

【解决方案2】：

data.frame(salesTime = rep(df$time, df$sales))

#  salesTime
#1         0
#2         1
#3         2
#4         2
#5         3
#6         4
#7         5
#8         5
#9         5

如果你喜欢 dplyr 和管道，你可以选择：

df %>% {data.frame(salesTime = rep(.$time, .$sales))}

【讨论】：

谢谢！非常清楚。我知道我把事情复杂化了......
@colton 我这里没有一个好的 dplyr 解决方案，因为你的“新 col”比原始数据长。
@Andre Elrico 也许是一个“不好”的人？

【解决方案3】：

df %>% rowwise %>% mutate(time=list(rep(time,sales))) %>% unnest
## A tibble: 9 x 2
#  sales  time
#  <dbl> <dbl>
#1     1     0
#2     1     1
#3     2     2
#4     2     2
#5     1     3
#6     1     4
#7     3     5
#8     3     5
#9     3     5

【讨论】：