Как расширить фрейм данных от суммированных до одиночных наблюдений

У меня есть некоторые данные об изобилии для наблюдений за насекомыми в разные даты и в разных местах. И я хочу распространить фрейм данных, чтобы получить по одной строке для каждого отдельного наблюдаемого насекомого.

    set.seed(1234)
    df <- expand.grid(factor = c("A", "B"),
        date = seq(as.Date("2019-05-04"), as.Date("2019-05-08"),"day"))
    df$Abundance <- sample(seq(3,10,1), nrow(df), replace = T)

Что у меня есть:

    factor       date Abundance
    1       A 2019-05-04         3
    2       B 2019-05-04         7
    3       A 2019-05-05         7
    4       B 2019-05-05         7
    5       A 2019-05-06         9
    6       B 2019-05-06         8
    7       A 2019-05-07         3
    8       B 2019-05-07         4
    9       A 2019-05-08         8
    10      B 2019-05-08         7

И теперь я хочу преобразовать фрейм данных, чтобы он выглядел так:

     factor       date  Abundance
    1       A 2019-05-04         1
    2       A 2019-05-04         1
    3       A 2019-05-04         1
    4       B 2019-05-04         1
    5       B 2019-05-04         1
    6       B 2019-05-04         1
    7       B 2019-05-04         1
    8       B 2019-05-04         1
    9       B 2019-05-04         1
    10       B 2019-05-04         1

    ...

Кто-нибудь знает, как это сделать с помощью dplyr?

Спасибо за вашу помощь!

Смотрите ?tidyr::uncount

A. Suliman 10.04.2019 09:37
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
3
1
59
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Вы можете использовать rep и slice, где мы повторяем каждую строку Abundance количество раз.

library(dplyr)

df %>%
  slice(rep(1:n(), Abundance)) %>%
  mutate(Abundance = 1)


#   factor       date Abundance
#1       A 2019-05-04         1
#2       A 2019-05-04         1
#3       A 2019-05-04         1
#4       B 2019-05-04         1
#5       B 2019-05-04         1
#6       B 2019-05-04         1
#7       B 2019-05-04         1
#8       B 2019-05-04         1
#9       B 2019-05-04         1
#10      B 2019-05-04         1
#....

То же самое с использованием базы R будет

transform(df[rep(1:nrow(df), df$Abundance), ], Abundance = 1)
Ответ принят как подходящий

Мы можем использовать uncount из tidyr

library(tidyverse)
uncount(df, Abundance) %>%
       mutate(Abundance = 1) 

Другие вопросы по теме