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将行绑定到每组tibble

tidyverse r

Cettt · 技术社区 · 8 年前

考虑以下两个问题藏书 :

library(tidyverse)
a <- tibble(time = c(-1, 0), value = c(100, 200))
b <- tibble(id = rep(letters[1:2], each = 3), time = rep(1:3, 2), value = 1:6)

所以 a 和 b 有相同的列和 乙 有一个名为id的附加列。我想做的是:小组 乙 通过 id 然后添加tibble 一 在每个小组的最上面。所以输出应该如下所示:

# A tibble: 10 x 3
   id     time value
   <chr> <int> <int>
 1 a        -1     100
 2 a         0     200
 3 a         1     1
 4 a         2     2
 5 a         3     3
 6 b        -1     100
 7 b         0     200
 8 b         1     4
 9 b         2     5
10 b         3     6

当然,要实现这一点有多种解决方法(例如循环)。但在我的例子中,我有大量的id和大量的列。如果有人能给我指一个解决办法的方向,我将不胜感激。

谢谢你

5 回复 | 直到 6 年前

www 8 年前

我们可以扩展数据框架 a 具有 id 从 b 然后 bind_rows 他们在一起。

library(tidyverse)

a2 <- expand(a, id = b$id, nesting(time, value))
b2 <- bind_rows(a2, b) %>% arrange(id, time)
b2
# # A tibble: 10 x 3
#    id     time value
#    <chr> <dbl> <dbl>
#  1 a        -1   100
#  2 a         0   200
#  3 a         1     1
#  4 a         2     2
#  5 a         3     3
#  6 b        -1   100
#  7 b         0   200
#  8 b         1     4
#  9 b         2     5
# 10 b         3     6

Nathan Werth 8 年前

split 从基r将数据帧划分为基于索引的子集列表。

b %>%
  split(b[["id"]]) %>%
  lapply(bind_rows, a) %>%
  lapply(select, -"id") %>%
  bind_rows(.id = "id")
# # A tibble: 10 x 3
#    id     time value
#    <chr> <dbl> <dbl>
#  1 a         1     1
#  2 a         2     2
#  3 a         3     3
#  4 a        -1   100
#  5 a         0   200
#  6 b         1     4
#  7 b         2     5
#  8 b         3     6
#  9 b        -1   100
# 10 b         0   200

Sotos 8 年前

一个想法(通过base r)是分割您的数据帧并创建一个id+另一个数据帧的新数据帧,然后 rbind ,即

df = do.call(rbind, lapply(split(b, b$id), function(i)rbind(data.frame(id = i$id[1], a), i)))

它给予

    id time value
a.1  a   -1   100
a.2  a    0   200
a.3  a    1     1
a.4  a    2     2
a.5  a    3     3
b.1  b   -1   100
b.2  b    0   200
b.3  b    1     4
b.4  b    2     5
b.5  b    3     6

注: 只需调用 rownames(df) <- NULL

moodymudskipper 8 年前

我们可以将相关行嵌套并添加到每个嵌套项:

library(tidyverse)

b %>%
  nest(-id) %>%
  mutate(data= map(data,~bind_rows(a,.x))) %>%
  unnest

# # A tibble: 10 x 3
#       id  time value
#    <chr> <dbl> <dbl>
#  1     a    -1   100
#  2     a     0   200
#  3     a     1     1
#  4     a     2     2
#  5     a     3     3
#  6     b    -1   100
#  7     b     0   200
#  8     b     1     4
#  9     b     2     5
# 10     b     3     6

Danny 8 年前

也许不是最有效的方法,但很容易做到:

library(tidyverse)
a <- tibble(time = c(-1, 0), value = c(100, 200))
b <- tibble(id = rep(letters[1:2], each = 3), time = rep(1:3, 2), value = 
1:6)

a.a <- a %>% add_column(id = rep("a",length(a)))
a.b <- a %>% add_column(id = rep("b",length(a)))
joint <- bind_rows(b,a.a,a.b)
(joint <- arrange(joint,id))