用于 data.frames 的 expand.grid 的替代方案答案

【问题标题】：Alternative to expand.grid for data.frames用于 data.frames 的 expand.grid 的替代方案
【发布时间】：2012-07-27 18:27:35
【问题描述】：

我有一个data.frame df，我希望df 中的每一行都重复lengthTime 次，并添加一个从1 到lengthTime 的新列，用于@987654325 中的每一行@。

我知道，这听起来很复杂，但我基本上想要将expand.grid 应用于df。这是一个丑陋的解决方法，我觉得最简单的解决方案（甚至可能是 base-R 函数？）：

df <- data.frame(ID   = rep(letters[1:3], each=3),
                 CatA = rep(1:3, times = 3),
                 CatB = letters[1:9])
lengthTime <- 3
nrRow <- nrow(df)
intDF <- df
for (i in 1:(lengthTime - 1)) {
  df <- rbind(df, intDF)
}
df$Time <- rep(1:lengthTime, each=nrRow)

我以为我可以只使用expand.grid(df, 1:lengthTime)，但这不起作用。 outer 也没有带来任何运气。那么有人知道一个好的解决方案吗？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这个问题发布已经有一段时间了，但我最近发现它只是在寻找标题中的内容，即适用于数据帧的expand.grid。发布的答案解决了 OP 更具体的问题，所以如果有人正在寻找更通用的数据帧解决方案，这里有一个更通用的方法：

expand.grid.df <- function(...) Reduce(function(...) merge(..., by=NULL), list(...))

# For the example in the OP
expand.grid.df(df, data.frame(1:lengthTime))

# More generally
df1 <- data.frame(A=1:3, B=11:13)
df2 <- data.frame(C=51:52, D=c("Y", "N"))
df3 <- data.frame(E=c("+", "-"))
expand.grid.df(df1, df2, df3)

【讨论】：

工作得非常好......我在this SO post 中使用了这种方法，在我的解决方案中：SO link

【解决方案2】：

为什么不用df[rep(1:nrow(df),times = 3),] 之类的东西来扩展数据框，然后像上面一样添加额外的列，使用df$Time <- rep(1:lengthTime, each=nrRow)？

【讨论】：

【解决方案3】：

您也可以通过NULL 执行简单的merge（这将导致merge 进行简单的组合数据复制）：

merge(data.frame(time=1:lengthTime), iris, by=NULL)

【讨论】：

我最喜欢这个解决方案，但为了简单起见（避免依赖），你可以写merge(data.frame(time=1:lengthTime), iris, by=NULL)

【解决方案4】：

快速更新

现在在包 tidyr 中还有 cross() 函数，可以用来代替合并，速度更快，并且返回一个 tbl_df / tibble。

data.frame(time=1:10) %>% merge(iris, by=NULL) 

data.frame(time=1:10) %>% tidyr::crossing(iris)

【讨论】：

【解决方案5】：

这行得通：

REP <- rep(1:nrow(df), 3)
df2 <- data.frame(df[REP, ], Time = rep(1:3, each = 9))
rownames(df2) <- NULL
df2

【讨论】：

我的确实与 joran 的没有什么不同，后者在几秒钟内击败了我 40 秒，但我会留下它，因为它稍微更明确一些。
先到先得，所以我接受了他的回答 ;-) 但是你们俩都是 +1。这是一个非常巧妙的解决方案！

【解决方案6】：

data.table 解决方案：

> library(data.table)
>  ( df <- data.frame(ID   = rep(letters[1:3], each=3),
+                  CatA = rep(1:3, times = 3),
+                  CatB = letters[1:9]) )
  ID CatA CatB
1  a    1    a
2  a    2    b
3  a    3    c
4  b    1    d
5  b    2    e
6  b    3    f
7  c    1    g
8  c    2    h
9  c    3    i
> ( DT <- data.table(df)[, lapply(.SD, function(x) rep(x,3))][, Time:=rep(1:3, each=nrow(df0))] )
    ID CatA CatB Time
 1:  a    1    a    1
 2:  a    2    b    1
 3:  a    3    c    1
 4:  b    1    d    1
 5:  b    2    e    1
 6:  b    3    f    1
 7:  c    1    g    1
 8:  c    2    h    1
 9:  c    3    i    1
10:  a    1    a    2
11:  a    2    b    2
12:  a    3    c    2
13:  b    1    d    2
14:  b    2    e    2
15:  b    3    f    2
16:  c    1    g    2
17:  c    2    h    2
18:  c    3    i    2
19:  a    1    a    3
20:  a    2    b    3
21:  a    3    c    3
22:  b    1    d    3
23:  b    2    e    3
24:  b    3    f    3
25:  c    1    g    3
26:  c    2    h    3
27:  c    3    i    3

另一个：

> library(data.table)
>  ( df <- data.frame(ID   = rep(letters[1:3], each=3),
+                  CatA = rep(1:3, times = 3),
+                  CatB = letters[1:9]) )
> DT <- data.table(df)
> rbindlist(lapply(1:3, function(i) cbind(DT, Time=i)))
    ID CatA CatB Time
 1:  a    1    a    1
 2:  a    2    b    1
 3:  a    3    c    1
 4:  b    1    d    1
 5:  b    2    e    1
 6:  b    3    f    1
 7:  c    1    g    1
 8:  c    2    h    1
 9:  c    3    i    1
10:  a    1    a    2
11:  a    2    b    2
12:  a    3    c    2
13:  b    1    d    2
14:  b    2    e    2
15:  b    3    f    2
16:  c    1    g    2
17:  c    2    h    2
18:  c    3    i    2
19:  a    1    a    3
20:  a    2    b    3
21:  a    3    c    3
22:  b    1    d    3
23:  b    2    e    3
24:  b    3    f    3
25:  c    1    g    3
26:  c    2    h    3
27:  c    3    i    3

【讨论】：