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我有一个表格的数据集:
df <- data.frame(var1 = c("1976-07-04" , "1980-07-04" , "1984-07-04" ),
var2 = c('d', 'e', 'f'),
freq = 1:3)
df.expanded <- df[rep(seq_len(nrow(df)), df$freq), ]
seq(as.Date('1984-7-4'), by = 'days', length = 3)
ExtendedSeq <- function(df, freq.col, date.col, period = 'month') {
#' An R function to take a data fame that has a frequency col and explode the
#' the dataframe to have that number of rows and based on a sequence.
#' Args:
#' df: A data.frame to be exploded.
#' freq.col: A column variable indicating the number of replicates in the
#' new dataset to make.
#' date.col: A column variable indicating the name or position of the date
#' variable.
#' period: The periodicity to apply to the date.
# Replicate expanded data form
df.expanded <- df[rep(seq_len(nrow(df)), df[[freq.col]]), ]
DateExpand <- function(row, df.ex, freq, col.date, period) {
#' An inner functions to explode a data set and build out days sequence
#' Args:
#' row: Each row of a data set
#' df.ex: A data.frame, to expand
#' freq: Column indicating the number of replicates to make.
#' date: Column indicating the date variable
#' Output:
#' An exploded data set based on a sequence expansion of a date.
times <- df.ex[row, freq]
# period <- can edit in the future if row / data driven.
date.ex <- seq(df.ex[row, col.date], by = "days", length = times)
return(date.ex)
}
dates <- lapply(seq_len(nrow(df)),
FUN = DateExpand,
df.ex = df,
freq = freq.col,
col.date = date.col,
period = period)
df.expanded[[date.col]] <- as.Date(unlist(dates), origin = '1970-01-01')
row.names(df.expanded) <- NULL
return(df.expanded)
}
最佳答案
这是一种方法:
extendDF <- function(x) {
foo <- function(i, z) {
times <- z[i, "freq"]
out <- data.frame(seq(z[i, 1], by = "days", length = times),
rep(z[i, 2], times),
rep(z[i, 3], times))
names(out) <- names(z)
out
}
out <- lapply(seq_len(nrow(x)), FUN = foo, z = x)
do.call("rbind", out)
}
1:nrow(df)
(即
df
的行索引)应用内联函数
foo
到
df
的每一行.
foo()
基本上只是扩展
var2
和
freq
一个
freq
次数并使用您的
seq()
要求延长
var1
.该函数对列顺序、名称等进行了一些假设,但您可以根据需要进行修改。
var1
的效率要高得多。到
"Date"
extendDF()
中的所有对象而不是每一行依次,因此首先进行一次转换,这里使用
transform()
:
df <- transform(df, var1 = as.Date(var1))
extendDF()
extendDF(df)
R> df <- transform(df, var1 = as.Date(var1))
R> extendDF(df)
var1 var2 freq
1 1976-07-04 d 1
2 1980-07-04 e 2
3 1980-07-05 e 2
4 1984-07-04 f 3
5 1984-07-05 f 3
6 1984-07-06 f 3
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