按列值复制 data.table 中的行答案

【问题标题】：Replicating rows in data.table by column value按列值复制 data.table 中的行
【发布时间】：2015-05-01 22:13:02
【问题描述】：

我有一个结构如下的数据集：

data <- data.table(ID=1:10,Tenure=c(2,3,4,2,1,1,3,4,5,2),Var=rnorm(10))

    ID Tenure         Var
 1:  1      2 -0.72892371
 2:  2      3 -1.73534591
 3:  3      4  0.47007030
 4:  4      2  1.33173044
 5:  5      1 -0.07900914
 6:  6      1  0.63493316
 7:  7      3 -0.62710577
 8:  8      4 -1.69238758
 9:  9      5 -0.85709328
10: 10      2  0.10716830

我需要复制每一行 N=Tenure 次。例如我需要复制第一行 2 次（因为 Tenure = 2.

我需要转换后的数据集如下所示：

setkey(data,ID)
print(data[,.(ID=rep(ID,Tenure))][data][, Indx := 1:.N, by=ID])

   ID Tenure        Var Indx
1:  1      2 -0.7289237    1
2:  1      2 -0.7289237    2
3:  2      3 -1.7353459    1
4:  2      3 -1.7353459    2
5:  2      3 -1.7353459    3
6:  3      4  0.4700703    1
...
...

有没有更有效的方式（更data.table 方式）来做到这一点？我的方式很慢。我在想应该有一种方法可以使用by-without-by merge usng .EACHI？

【问题讨论】：

标签： r data.table

【解决方案1】：

我认为在这里使用键/合并没有帮助。只需通过传递行索引向量来扩展：

DT <- data[rep(1:.N,Tenure)][,Indx:=1:.N,by=ID]

【讨论】：

如此简单！非常感谢！

【解决方案2】：

你可以试试：

library(splitstackshape)
expandRows(data, "Tenure", drop = FALSE)[,Indx:=1:.N,by=ID][]

或者

library(dplyr)
library(splitstackshape)
expandRows(data, "Tenure", drop = FALSE) %>% 
  group_by(ID) %>%
  mutate(Indx = row_number(Tenure))

这给出了：

    ID Tenure        Var Indx
 1:  1      2 -0.8808717    1
 2:  1      2 -0.8808717    2
 3:  2      3  0.5962590    1
 4:  2      3  0.5962590    2
 5:  2      3  0.5962590    3
 6:  3      4  0.1197176    1
 7:  3      4  0.1197176    2
 8:  3      4  0.1197176    3
 9:  3      4  0.1197176    4
10:  4      2 -0.2821739    1

【讨论】：