如何从R中单个数据帧的每一行生成多个数据帧答案

【问题标题】：How to generate several data frames from each row of a single data frame in R如何从R中单个数据帧的每一行生成多个数据帧
【发布时间】：2014-12-09 01:13:45
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框（其中包含 100 行，这里我只给出了 6 行）。

CTFIP   Hispanic    Non Hispanic
6001    323307  1154673
6003    63      1113
6005    4566    33761
6007    29512   189123
6009    4595    41399
6011    11136   10029

我想为每一行生成不同的数据框，应该是这样的

HISPn   Freq
1      323307
2     11154673

其中 1= 西班牙裔，2= 非西班牙裔

如何在 R 中生成这些数据帧？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

tidyr 解决方案将创建一个巨大的 data.frame，其中列已转换为行。如果你真的需要为每一行单独的 data.frames，那么我认为你真的想要一个循环。但是 -- 你确定你真的需要为每一行单独的 data.frames 吗？我的经验是，每次我想到这一点时，都会有一种更简单的方法来做到这一点。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是使用tidyr 和dplyr 的一种可能解决方案。一、示例data.frame

dd<-read.table(text="CTFIP   Hispanic    NonHispanic
6001    323307  1154673
6003    63  1113
6005    4566    33761
6007    29512   189123
6009    4595    41399
6011    11136   10029", header=T)

然后

library(tidyr)
library(dplyr)

dd %>% gather(ethnicity, freq, -CTFIP) %>% 
    mutate(HISPn=ifelse(ethnicity=="Hispanic", 1,2)) %>%
    select(HISPn, freq)

   HISPn    freq
1      1  323307
2      1      63
3      1    4566
4      1   29512
5      1    4595
6      1   11136
7      2 1154673
8      2    1113
9      2   33761
10     2  189123
11     2   41399
12     2   10029

如果你想要一堆不同数据帧的列表（这听起来是个坏主意），你可以这样做

dd %>% gather(ethnicity, freq, -CTFIP) %>% 
    mutate(HISPn=ifelse(ethnicity=="Hispanic", 1,2)) %>%
    select(CTFIP , freq, HISPn) %>%
    {split(., .$CTFIP)}

$`6001`
  CTFIP    freq HISPn
1  6001  323307     1
7  6001 1154673     2
$`6003`
  CTFIP freq HISPn
2  6003   63     1
8  6003 1113     2
...

【讨论】：

我需要每一行的数据框，而不是所有行的总和。谢谢
确保您已安装tidyr。
由于某些原因，我无法安装 tidyr。顺便说一句，这里给出的结果是基于每列的总和。但我需要为每一行使用不同的数据框。
我已经更新了我的回复，它创建了一堆 data.frames 的列表。然而，这似乎是一种非常不友好的数据格式。

【解决方案3】：

如果您只有100 rows，您可以在base R 中执行此操作

lst <- setNames(lapply(seq_len(nrow(df)), function(i) 
       data.frame(HISPn=1:2, Freq=unlist(df[i,-1], use.names=FALSE))), 
                                                  paste0('df', df$CTFIP))

最好将其作为 data.frames 的列表。但是，如果您在全局环境中需要单独的 data.frame 对象。

list2env(lst, envir=.GlobalEnv)
#<environment: R_GlobalEnv>

df6001
# HISPn    Freq
#1     1  323307
#2     2 1154673

或者你可以使用reshape 来自base R

colnames(df)[-1] <- paste('Freq', 1:2, sep='.')
dfL <- reshape(df, direction='long', idvar='CTFIP', 
                             varying=2:3, timevar='HISPn')
row.names(dfL) <- NULL
lst1 <- split(dfL[,-1], df$CTFIP)
names(lst1) <- paste0('df', names(lst1))
list2env(lst1, envir=.GlobalEnv)
df6001
#  HISPn    Freq
#1     1  323307
#7     2 1154673

数据

df <- structure(list(CTFIP = c(6001L, 6003L, 6005L, 6007L, 6009L, 6011L
), Hispanic = c(323307L, 63L, 4566L, 29512L, 4595L, 11136L), 
Non.Hispanic = c(1154673L, 1113L, 33761L, 189123L, 41399L, 
10029L)), .Names = c("CTFIP", "Hispanic", "Non.Hispanic"), class = "data.frame",
row.names = c(NA, -6L))

【讨论】：