按列中的计数拆分行[重复]答案

【问题标题】：Split up rows by count in column [duplicate]按列中的计数拆分行[重复]
【发布时间】：2020-10-06 09:36:27
【问题描述】：

我得到了如下布局的行：

我想把这些数据变成：

我自己还没有在 R 中尝试过任何东西，因为我所能想到的就是在循环中迭代帧，我猜 R 中有更有效的方法。你们中有人知道如何有效地实现这一点吗？ ?

对于那些需要工作样本的人来说，@Ronack 的生成方法是：

df = structure(list(Date = c("23-10-2019", "24-10-2019"),
                    `30s` = c(3, 2),
                    `40s` = c(2, 1)),
               class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

【问题讨论】：

请使用dput的输出提供（输入）数据
这能回答你的问题吗？ Reshaping data.frame from wide to long format
@user438383 它没有回答它。 Ronak 最终给出了一个可行的解决方案。

标签： r

【解决方案1】：

使用pivot_longer + uncount 来自tidyr：

library(tidyr)

df %>%
  pivot_longer(cols = -Date, names_to = 'measure') %>%
  uncount(value)

#  Date      measure
#  <chr>      <chr>  
#1 23-10-2019 30s    
#2 23-10-2019 30s    
#3 23-10-2019 30s    
#4 23-10-2019 40s    
#5 23-10-2019 40s    
#6 24-10-2019 30s    
#7 24-10-2019 30s    
#8 24-10-2019 40s

数据

df <- structure(list(Date = c("23-10-2019", "24-10-2019"), `30s` = c(3, 
2), `40s` = c(2, 1)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

【讨论】：

对于那些收到错误“rep(seq_nrow(data), w) : invalid 'times' argument”错误的额外信息，请确保从生产数据集中删除所有 NA 值。

【解决方案2】：

使用data.table 包，您可以：

require(data.table)

setDT(df)
m = melt(df, id.vars = 'Date', variable.name = 'measure')
m[, .(Date = rep(Date, value)), .(measure)]

数据（来自@ronak）

df = structure(list(Date = c("23-10-2019", "24-10-2019"),
                    `30s` = c(3, 2),
                    `40s` = c(2, 1)),
               class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

【讨论】：

我没有投反对票，但我同意首先添加一个示例 data.frame 会很好。不管怎样，你现在加了。