如何在更改 1 或 2 个变量的同时重复数据框的最后一行 n 次？答案

【问题标题】：How do I repeat the last row of a data frame n times, while changing 1 or 2 variables?如何在更改 1 或 2 个变量的同时重复数据框的最后一行 n 次？
【发布时间】：2020-05-26 14:36:54
【问题描述】：

我有一个队列预期寿命数据，我想将最后一行重复 n 次，但要更改一些值。我想找到一个通用函数，可以应用于所有大小的数据帧。

> df <- data.frame(Year = c(2000,2001,2002), Age = c(0,1,2), x = c(1,2,3), y = c(0.3,0.7,0.5))
> df
  Year Age x   y
1 2000   0 1 0.3
2 2001   1 2 0.7
3 2002   2 3 0.5

我想重复最后一行，比如 3 次，同时为我创建的每个新行将 Year 和 Age 的值增加 1，如下所示：

> df2
  Year Age x   y
1 2000   0 1 0.3
2 2001   1 2 0.7
3 2002   2 3 0.5
4 2003   3 3 0.5
5 2004   4 3 0.5
6 2005   5 3 0.5

基本上增加 Year 和 Age 的值，但让 x 和 y 保持不变。

【问题讨论】：

标签： r repeat

【解决方案1】：

你可以将最后一行的编号重复n次，并在Age上加上seq(n)使其加1，即

rbind(df, transform(df[rep(nrow(df), 3),], Age = Age + seq(3), Year = Year + seq(3)))

#    Year Age x   y
#1   2000   0 1 0.3
#2   2001   1 2 0.7
#3   2002   2 3 0.5
#31  2003   3 3 0.5
#3.1 2004   4 3 0.5
#3.2 2005   5 3 0.5

【讨论】：

我认为年也应该扩大，像这样rbind(df, transform(df[rep(nrow(df), 3),], Age = Age + seq(3), Year = Year + seq(3)))

【解决方案2】：

@Sotos 解决方案的dplyr 方法：

df %>% 
  bind_rows(df[rep(nrow(df), 3),] %>% 
              mutate(Age = Age + seq(3),
                     Year = Year + seq(3)))

【讨论】：

【解决方案3】：

这里的用例有点不清楚，因此很难为您提供可靠的解决方案，但一种快速的方法是：

# your initial dataframe
df <- data.frame(Year = c(2000,2001,2002), Age = c(0,1,2), x = c(1,2,3), y = c(0.3,0.7,0.5))

# set the number you'd like to replicate
n <- 5

# create another df with similar columns (this is unnecessary as you could've done it from the beginning)
df2 <- data.frame(Year = c(2003:(2003+n)), Age = c(3:(3+n)), x = rep(3, n), y = rep(0.5, n))

# then bind the frames
final_df <- rbind(df, df2)

这有帮助吗？

-布伦南

【讨论】：

给我的原始数据框很长，包含很多变量。如果我有大量变量，则重复变量 x 和 y n 次的部分将花费太长时间。我想找到一个可以应用于所有大小的数据帧的通用函数。这里发布的另外两个答案更适用于我的情况。不过还是谢谢你的帮助。
我明白了——不用担心！请在您的以下帖子中指定您的“用例”，以便我们更好地提供帮助。

【解决方案4】：

与此处发布的其他好方法略有不同：

df[4:6, ] <- df[3, ]
  # make new rows numbered 4 to 6 as copies of row 3
df$Year[4:6] <- 2003:2005
  # overwrite new parts of Year variable
df$Age[4:6] <- 3:5 
  # overwrite new parts of Age variable

【讨论】：