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我正在尝试从另一个数据帧中获取数据帧，对某些值（在我的示例中为 a、b、c 和 d）执行一定次数（其值出现在我的第一个数据帧的每个单元格中）。为了更好地说明这一点，我展示了以下数据：

df<-data.frame(replicate(4,sample(20:50,10,rep=TRUE)))
a<-0
b<-1
c<-2
d<-9

我先试过：

for (i in 1:10)
{
print(rep(a, df[i,1]))
}

但是当我试图保存输出时，它只给了我第一行分析：

for (i in 1:10)
{
output<-print(rep(a, df[i,1]))
}

然后我尝试了一些更复杂的东西，比如：

myfunc<-function(n){
  a<-0
  b<-1
  c<-2
  d<-9
  IDs<- matrix(n[,1]) #A new column with the IDs for each row(rownames)
  w = NULL
  x = NULL
  y = NULL
  z = NULL
  for (i in 1:nrow(n)) {
    w<-rbind(t(as.matrix(rep(a, n[i,1]))))
    x<-rbind(t(as.matrix(rep(b, n[i,2]))))
    y<-rbind(t(as.matrix(rep(c, n[i,3]))))
    z<-rbind(t(as.matrix(rep(d, n[i,4]))))
  }
  output<-cbind(IDs, w, x, y, z)
  return(output <- as.data.frame(output))
}

但我没有得到我需要的东西。

对于这样的矩阵：

示例矩阵

预期的输出将是：

第一行：21 乘以 0、46 乘以 1、25 乘以 2 和 28 乘以 9。全部在 120 列中……以此类推其他行

如果你能帮助我解决这个问题，我真的很感激。

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2 回答 2

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如果我理解正确，从for循环移动到lapply应该可以得到你想要的。

 lapply(1:10, function(i) rep(a, df[i, 1]))

然后，您可以通过以下方式对所有列进行概括

l <- list(a = 0, b = 1, c = 2, d = 9)
lapply(seq_along(l), function(i) lapply(1:10, function(j) rep(l[[i]], df[j, i])))

这为您提供了一个嵌套列表和（我认为）您想要的输出。

编辑

现在我更了解您想要什么，我想我可以提供更好的帮助。但是在我看来，您在这里遇到了一个问题，即您想要一个矩阵，但是至少在您提供的示例中，矩阵的每一行的长度都不同。我没有用 填充这些NA，而是​​创建了第五列来平衡这些内容。看看下面的内容是否符合您的要求。

df$X5 <- (max(rowSums(df)) + 5) - rowSums(df)

l <- list(a = 0, b = 1, c = 2, d = 9, e = 5)

tmp <- lapply(seq_along(l), function(i) {
    lapply(1:nrow(df), function(j) rep(l[[i]], df[j, i]))
})

max_col <- max(rowSums(df))

m <- matrix(rep(NA, length(l)*max_col), ncol = max_col)

for(i in seq_along(l)) {
    m[i, ] <- unlist(lapply(tmp, "[[", i))
}
于 2016-10-25T22:38:55.410 回答
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我认为您对矩阵第一行的期望是

r1 <- rep(c(0, 1, 2, 9), times=c(21, 46, 25, 28))

从第二行开始是

r2 <- rep(c(0, 1, 2, 9), times=c(47, 46, 45, 46))

?

如果是这样，那么如果要将其放入数据框中，则会遇到长度不等的问题。

length(r1)
# [1] 120

length(r2)
# [1] 184

数据框无法处理，但列表可以

l <- list(r1, r2)

要对矩阵中的所有行执行此操作，您可以执行类似的操作

mat <- matrix(c(21, 46, 25, 28,
                47, 46, 45, 46,
                35, 24, 46, 42,
                27, 22, 36, 50), 4, byrow=TRUE)

l <- list()

for (row in 1:4) {
    l[[row]] <- rep(c(0, 1, 2, 9), times=c(mat[row, 1], mat[row, 2], 
                                           mat[row, 3], mat[row, 4]))
}

sapply(l, length)
# [1] 120 184 147 135

我不知道从哪里来0 1 2 9，如果它变化，你也必须考虑到这一点。如果实际矩阵中有更大或不同数量的列，那么使用嵌套循环或 Daniel 建议的一些 lapply 魔法可能会更好。

如果你真的想要一个矩阵/数据帧类型的结构，你可以通过用 NA 填充来获得它，例如像这样

mat.new <- t(sapply(l, '[', seq(max(sapply(l, length)))))
于 2016-10-26T00:11:42.740 回答