【发布时间】：2020-12-22 12:10:05
【问题描述】：
我是 R 和 stackoverflow 菜鸟 - 如果问题不恰当或结构不合理，请原谅。
我正在尝试编写一些 R 代码来将 nrow x ncol 表/数据帧转换为数据帧，每行包括：行号、列号、列 j 中的值、行 i 的原始表/数据框。
我有许多表/数据框，我想用类似的方式处理它们，每个表/数据框都有不同的行数、列数...
因此，在本例中，我有一个 6 行 x 9 列的数据框，我想将其转换为 54 行的数据框：
#create example data
values <- rnorm(54, mean = 75, sd=3)
table_m <- matrix(values, ncol=9)
table <- as.data.frame(table_m)
我目前的代码如下：
##count rows and columns
nrows <- nrow(table)
ncols <- ncol(table)
#set up empty matrix for output
iterations <- nrows * ncols
variables <- 3
output <- matrix(ncol=variables, nrow=iterations)
#set up first empty vector
my_vector_1 = c()
#run first nested for loop to create sequence of nrow * copies of column numbers
for (j in 1:ncol(table))
for (i in 1:nrow(table))
{
my_vector_1[length(my_vector_1)+1] = colnames(table)[j]
}
# add to first column of output
output[,1] <- my_vector_1
# set up second empty vector
my_vector_2 = c()
#run second nested for loop to create sequence of ncol * copies of row numbers
for (j in 1:ncol(table))
for (i in 1:nrow(table))
{
my_vector_2[length(my_vector_2)+1] = rownames(table)[i]
}
# add to second column of output
output[,2] <- my_vector_2
#create third empty vector
my_vector_3 = c()
#run third nested for loop to pull values from original table/dataframe
for (j in 1:ncol(table))
for (i in 1:nrow(table))
{
my_vector_3[length(my_vector_3)+1] = table[i,j]
}
output[,3] <- my_vector_3
所以，这段代码可以正常工作，并且可以满足我的需求……但在我的菜鸟状态下，它是通过大量谷歌搜索拼凑而成的，看起来很不雅。特别是，创建中间向量，然后将它们分配给输出数据帧列似乎有点麻烦 - 但我无法让它工作试图将值直接放入输出数据帧的列中。
非常欢迎任何关于如何改进代码的想法。
提前非常感谢...
【问题讨论】：
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与 Ben 的回答类似，您可以使用
table %>% mutate(row = row_number()) %>% pivot_longer(cols = -row)和dplyr和tidyr。 -
@RonakShah 您可能想在编辑后添加
library(tidyverse)/edit: obsolete -
这是学习 R 时常见的“错误”，通常是因为认为 R 中的
data.frames 的行为类似于其他语言中的二维数组或表。它没有。for循环很少是更改帧中数据的最有效方法，并且（几乎）迭代地逐行增长帧永远不是一个好主意。 -
感谢@RonakShah 提供最简单的解决方案！也感谢@r2evans 提供帮助的 cmets。非常感谢社区的支持。
标签： r loops for-loop coding-efficiency