向数据框中添加一行，其中 n 列填充一个（相同）值 dplyr (add_row)答案

【问题标题】：Add a row to a data frame with n columns filled with one (the same) value dplyr (add_row)向数据框中添加一行，其中 n 列填充一个（相同）值 dplyr (add_row)
【发布时间】：2020-12-29 14:09:04
【问题描述】：

假设您想将一行添加到一个填充有一个（相同值）的数据框（具有许多列），但不希望通过一一指定每个列值来对其进行硬编码。

嗯，有add_row：

df <- tibble(x = 1:3, y = 3:1)

df %>% add_row(x = 4, y = 0)

但是，假设您的数据框有 40 列，并且您希望该行包含 40 次“blabla”，您可能会避免 add_row(x = "blabla", y = "blabla", ..., n="blabla")。

或者想象一下，前五列应该用“blabla”填充，接下来的五列应该用“blubblub”填充......

有没有办法避免硬编码？

【问题讨论】：

如果使用case_when(...) from dplyr 并根据列范围填充会怎样？

标签： r dplyr row add rbind

【解决方案1】：

通常不建议按行添加数据，因为每列都有不同的类，添加数据行可能会弄乱它们。

如果您想为每一行添加相同的值，要回答您的问题，您可以这样做：

df <- tibble(x = 1:3, y = 3:1)
df[nrow(df) + 1, ] <- 10

这将在 tibble 中添加一个新行，所有值都为 10。

如果您想添加不同的值而不需要手动编写它们，您可以使用rep 重复某些值n 次数。

要重复 'blabla' 和 'blubblub' 5 次，您可以将向量创建为

rep(c('blabla', 'blubblub'), each = 5)
#[1] "blabla"   "blabla"   "blabla"   "blabla"   "blabla"  
#[6] "blubblub" "blubblub" "blubblub" "blubblub" "blubblub"

重复'blabla' 5 次和'blubblub' 4 次你可以这样做：

rep(c('blabla', 'blubblub'), c(5, 4))
#[1] "blabla"   "blabla"   "blabla"   "blabla"   "blabla"   "blubblub"
#[7] "blubblub" "blubblub" "blubblub"

因此，使用rep，您可以创建所需的向量并创建列名与原始数据相同的单行数据框。请注意，向量只能包含一种类型的数据，因此如果您将数字和字符混合在一起，它们会将数字转换为字符。要获得正确的类，您可以在创建一个行数据框后使用type.convert。

df <- tibble(x = 1:3, y = 3:1, z = 'a')
other_data <- setNames(data.frame(t(c(rep(10, 2), 'b'))), names(df))
other_data <- type.convert(other_data, as.is = TRUE)
result <- rbind(df, other_data)

【讨论】：

【解决方案2】：

也许这会有所帮助：

library(dplyr)
library(tidyr)
#Data
df <- tibble(x = 1:3, y = 3:1,z=1,a=5,b=3,c=2)
#Code
df %>% bind_rows(data.frame(x = 4, z = 0)) %>%
  mutate(id=row_number()) %>%
  pivot_longer(-id) %>%
  group_by(id) %>%
  fill(value) %>%
  pivot_wider(names_from = name,values_from=value) %>%
  ungroup() %>% select(-id)

输出：

# A tibble: 4 x 6
      x     y     z     a     b     c
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     3     1     5     3     2
2     2     2     1     5     3     2
3     3     1     1     5     3     2
4     4     4     0     0     0     0

【讨论】：