R 在特定值之前添加空行

Question

我试图在每个特定值(截距)之前添加一个空行:

(我把三个线性回归模型汇总到一个dataframe中，我想用NA让dataframe看起来更好)

比如我的dataframe是这样的

var           coefficient     p_Value
(intercept)    -17,22           0.2
speed            3.82           0.001
(intercept)    -172,23          0.02
youtube          13.42          0.001
facebook          5.44          0.5
(intercept)       3.22          0.02
youtube           4.98          0.001
facebook          4.33          0.5
newspaper        1.22          0.11

我想要这样的结果:

var           coefficient     p_Value
(intercept)    -17,22           0.2
speed            3.82           0.001
  NA               NA            NA
(intercept)    -172,23          0.02
youtube          13.42          0.001
facebook          5.44          0.5
NA                 NA            NA
(intercept)       3.22          0.02
youtube           4.98          0.001
facebook          4.33          0.5
newspaper        1.22          0.11

我知道我可以根据行位置对空行进行硬编码，但我正在寻找更好的方法。与硬编码不同，我将来可能会有一个更复杂、更扩展的数据框架。我不想将它拆分成不同的列表或单独的数据帧，因为最终我会将这个数据帧写入 csv，这样使用 NA 时，我可以仅通过读取 csv 轻松地看到不同的模型。

感谢您的宝贵时间。

Answer 1

这里有一个 tidyverse 方法(更新后去掉了最后一行 NA)

library(tidyverse)
df |> 
  mutate(split = cumsum(ifelse(var == "(intercept)", 1, 0))) |>
  group_by(split) |> 
  group_modify(.f = ~add_row(.data = .,
                             var = NA_character_)) |> 
  ungroup() |>
  slice(-n())

# A tibble: 11 × 4
   split var         coefficient p_Value
   <dbl> <chr>       <chr>         <dbl>
 1     1 (intercept) -17,22        0.2  
 2     1 speed       3.82          0.001
 3     1 NA          NA           NA    
 4     2 (intercept) -172,23       0.02 
 5     2 youtube     13.42         0.001
 6     2 facebook    5.44          0.5  
 7     2 NA          NA           NA    
 8     3 (intercept) 3.22          0.02 
 9     3 youtube     4.98          0.001
10     3 facebook    4.33          0.5  
11     3 newspaper   1.22          0.11 

---

稍微快一点的解决方案(仍然给出相同的输出)。仍然比基本 R 解决方案慢 20 倍

df |> 
  mutate(split = cumsum(ifelse(var == "(intercept)", 1, 0))) |>
  group_split(split) |> 
  map(.f = ~add_row(.data = .x,
                    var = NA_character_)) |> 
  bind_rows() |> 
  slice(-n())