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如何将数据框从单列值重组为重复的列行

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我试图根据单列数据的值更改数据框的格式，以表示另一列的重复序列。我的数据集由一个文件名，观察数，日期和物种识别组成。使用数据集的状态（请参见下文），我仅设法绘制n> 0的值，但是我想保留零以对比例有一个总体了解而不会丢失观测值。

我已经尝试过tidyr :: spread函数，但是我不想基于该单个值创建新列。我希望根据第一个（n）的值重复其他列（例如file.name，Date，ID）。 tidyr :: melt似乎也对我没有帮助...

这是一个例子：

call_obs <- data.frame("file.name" = c("pa0095au_001_180315_192129.wav","pa0095au_002_180315_193134.wav","pa0095au_003_180315_194133.wav","pa0097au_002_180316_004647.wav","pa0097au_003_180316_005646.wav"),"ID" = c("HW","None","HW","HW"),"n" = c(1,3,2),"Date" = c('2018-03-15','2018-03-15','2018-03-16','2018-03-16'))

我想要类似

data.frame("file.name" = c("pa0095au_001_180315_192129.wav",pa0095au_003_180315_194133.wav","pa0097au_003_180316_005646.wav",1,1),'2018-03-16'))

日期为日期，文件名为字符，ID为因子，n为数字

任何帮助都会很棒。

sanjiao0104 回答：如何将数据框从单列值重组为重复的列行

这是在基数R中在行上使用rep的一种方法：

call_obs <- call_obs[rep(seq(nrow(call_obs)),ifelse(call_obs$n == 0,1,call_obs$n)),]
call_obs$n <- as.numeric(call_obs$n > 0)
,

使用tidyr和dplyr，您可以执行以下操作：

library(tidyr)
library(dplyr)

call_obs %>%
uncount(.,if_else(n == 0,n +1,n)) %>%
mutate(n = if_else(n > 0,0))


#                      file.name   ID n       Date
#1 pa0095au_001_180315_192129.wav   HW 1 2018-03-15
#2 pa0095au_002_180315_193134.wav None 0 2018-03-15
#3 pa0095au_003_180315_194133.wav None 0 2018-03-15
#4 pa0097au_002_180316_004647.wav   HW 1 2018-03-16
#5 pa0097au_002_180316_004647.wav   HW 1 2018-03-16
#6 pa0097au_002_180316_004647.wav   HW 1 2018-03-16
#7 pa0097au_003_180316_005646.wav   HW 1 2018-03-16
#8 pa0097au_003_180316_005646.wav   HW 1 2018-03-16
r
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