r - 根据条件组合和复制行

Question

我正在寻找一种基于条件合并、复制和改变行的优雅解决方案:

在我的示例中，我想合并 x = 1 和 x = 2，然后复制这些行。然后将每个子集变异回它们的原始分类。

数据

df <- tibble(x = c(1,1,1,2,2,2,3,4,5,6), 
         y = c(11,12,13,14,15,16,17,18,19,20), 
         z = c(21,22,23,24,25,26,27,28,29,30))
       x     y     z
   <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1    11    21
 2     1    12    22
 3     1    13    23
 4     2    14    24
 5     2    15    25
 6     2    16    26
 7     3    17    27
 8     4    18    28
 9     5    19    29
10     6    20    30

当前解决方案

当x在1或2时合并行并存储为1

df <- df %>%
  mutate(x = ifelse(x %in% c(1,2), 1, x))

过滤 x 为 1 并变异为 2。将其存储为子集

df_temp <- df %>%
  filter(x == 1) %>%
  mutate(x = 2)

将行绑定(bind)回去

df <- rbind(df,df_temp)

期望的输出

       x     y     z
   <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1    11    21
 2     1    12    22
 3     1    13    23
 4     1    14    24
 5     1    15    25
 6     1    16    26
 7     3    17    27
 8     4    18    28
 9     5    19    29
10     6    20    30
11     2    11    21
12     2    12    22
13     2    13    23
14     2    14    24
15     2    15    25
16     2    16    26

我觉得第一步可以跳过。如果我将它们与分隔符结合使用，separate_rows() 可能会在这里发挥作用，但我想避免这种情况。

寻找 dplyr 解决方案。

编辑 2:

如果我们将上面的数据简化为:

df <- tibble(x = c(1,1,2,2,2,3,4,5,6), 
             y = c(11,12,14,15,16,17,18,19,20), 
             z = c(21,22,24,25,26,27,28,29,30))

其中x = 1 和x = 2 的行数不同。过滤和反转 y 和 z 不再给出正确的解决方案。

预期结果

      x     y     z
   <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1    11    21
 2     1    12    22
 3     1    14    24
 4     1    15    25
 5     1    16    26
 6     2    14    24
 7     2    15    25
 8     2    16    26
 9     2    11    21
10     2    12    22
11     3    17    27
12     4    18    28
13     5    19    29
14     6    20    30

Answer 1

你可以试试

df %>% 
  full_join(filter(df, x %in% 1:2) %>% complete(x, y)) 
# A tibble: 5 x 2
      x     y
  <dbl> <dbl>
1     1     6
2     2     7
3     3     8
4     1     7
5     2     6

当包含 z 列时，必须像 y 和 z 这样的嵌套列完成

df %>% 
  full_join(filter(df, x %in% 1:2) %>% 
              complete(x, nesting(y, z))) %>% 
  arrange(x)
# A tibble: 16 x 3
       x     y     z
   <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1    11    21
 2     1    12    22
 3     1    13    23
 4     1    14    24
 5     1    15    25
 6     1    16    26
 7     2    14    24
 8     2    15    25
 9     2    16    26
10     2    11    21
11     2    12    22
12     2    13    23
13     3    17    27
14     4    18    28
15     5    19    29
16     6    20    30