使用 dplyr 在数据框中的每个组的开头添加一行

Question

我希望有一个快速的问题，但很难弄清楚我想做什么。我想：

1. 保留数据中存在的分组
2. 在每个组中添加一行，其中“value”的值为 0，“months in period”作为该组的第一行

因此，对于 my_group、value、months_in_period，新数据框的第一行将是 1、0、0。当我们点击 my_group = 3 时，第一行将是 3, 0, 0 for my_group, value, months_in_period

我看到这个问题here 非常相似，但不同之处在于我想为数据框中的每个分组添加一行。

示例数据

df_example <- 
structure(list(my_group = c(1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 5L, 5L, 
5L, 7L, 7L, 7L), value = c(0.11, -1.27, -1.61, -0.59, -0.56, 
-2.06, -2.53, 0.98, -0.06, -2.65, -0.54, -0.05, -1.33), months_in_period = c(1L, 
2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L)), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -13L))

# A tibble: 13 x 3
   my_group value months_in_period
      <int> <dbl>            <int>
 1        1  0.11                1
 2        1 -1.27                2
 3        1 -1.61                3
 4        1 -0.59                4
 5        3 -0.56                1
 6        3 -2.06                2
 7        3 -2.53                3
 8        5  0.98                1
 9        5 -0.06                2
10        5 -2.65                3
11        7 -0.54                1
12        7 -0.05                2
13        7 -1.33                3

我试过了，但它显然不起作用：

df_example %>% 
  group_by(my_group) %>%
  rbind(data.frame(my_group = .$my_group, value = 0, months_in_period = 0), .)

感谢任何帮助！

Answer 1

可能不是最好的方法，但您可以将数据转换为宽格式，添加额外的行，然后再次调整为长格式

library(tidyverse)

# add one extra row to the 1st row
df1 <- df_example %>% 
  pivot_wider(names_from = my_group,
              values_from = value) %>% 
  add_row(.before = 0) 
df1
#> # A tibble: 5 x 5
#>   months_in_period   `1`   `3`   `5`   `7`
#>              <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1               NA NA    NA    NA    NA   
#> 2                1  0.11 -0.56  0.98 -0.54
#> 3                2 -1.27 -2.06 -0.06 -0.05
#> 4                3 -1.61 -2.53 -2.65 -1.33
#> 5                4 -0.59 NA    NA    NA

# assign 0 to the 1st row
df1[1, ] <- 0
# convert to long format
df1 %>% 
  pivot_longer(-months_in_period, 
               names_to = 'my_group',
               values_to = "value") %>% 
  select(my_group, value, months_in_period) %>% 
  arrange(my_group, months_in_period) %>% 
  filter(!is.na(value))
#> # A tibble: 17 x 3
#>    my_group value months_in_period
#>    <chr>    <dbl>            <dbl>
#>  1 1         0                   0
#>  2 1         0.11                1
#>  3 1        -1.27                2
#>  4 1        -1.61                3
#>  5 1        -0.59                4
#>  6 3         0                   0
#>  7 3        -0.56                1
#>  8 3        -2.06                2
#>  9 3        -2.53                3
#> 10 5         0                   0
#> 11 5         0.98                1
#> 12 5        -0.06                2
#> 13 5        -2.65                3
#> 14 7         0                   0
#> 15 7        -0.54                1
#> 16 7        -0.05                2
#> 17 7        -1.33                3

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 3 月 29 日创建}