重塑数据框，使列的每个条目重复所有其他列

Question

我有一个 data.frame, dat, 看起来像这样

dat = data.frame(x = c(1, 1.1, 1.2, 1.3), y = c(2, 2.1, 2.2, 2.3), output = c(2, 10, 101, 100))

    x   y output
1 1.0 2.0      2
2 1.1 2.1     10
3 1.2 2.2    101
4 1.3 2.3    100

我希望 "x" 和 "output" 列的每对元素在 "y" 列上重复。

我尝试使用 tidyr::spread、tidyr::gather 和 reshape2::melt 都无济于事。这是因为我是使用 tidyr 和 reshape2 以及其他整形包的初学者。

目前，我使用循环从列 "x" 和 "output" 中提取每个元素对，并创建一个新的 data.frame、final_df，它结合了结果 data.frames。我相信这绝对不是最有效的方法，并且我相信某个地方有一个单行函数可以为我做这个魔术。

在生成的 data.frame 中，如果我使用 say

对 data.frame 进行子集化

dplyr::filter(final_df, x == 1, output == 2)

它应该是这样的：

data.frame(x = rep(1, dat$x[1], nrow(dat)), y = dat$y, output = rep(dat$output[1], nrow(dat)))

  x   y output
1 1 2.0      2
2 1 2.1      2
3 1 2.2      2
4 1 2.3      2

我很乐意使用 tidyverse 回答。谢谢。

Answer 1

这是一个选项

library(dplyr)
library(tidyr)
dat %>% mutate(y1=paste(y,collapse = ',')) %>% separate_rows(y1)

如果 x 和 output 中没有重复，即我们可以将它们视为 ID 列然后我们可以使用 tidyr::complete

dat %>% complete(nesting(x,output),y)

Answer 2

一个解决方案：

require(dplyr)
require(tidyr)
 dat %>% select(-y) %>% crossing(dat %>% select(y))

     x output   y
1  1.0      2 2.0
2  1.0      2 2.1
3  1.0      2 2.2
4  1.0      2 2.3
5  1.1     10 2.0
6  1.1     10 2.1
7  1.1     10 2.2
8  1.1     10 2.3
9  1.2    101 2.0
10 1.2    101 2.1
11 1.2    101 2.2
12 1.2    101 2.3
13 1.3    100 2.0
14 1.3    100 2.1
15 1.3    100 2.2
16 1.3    100 2.3

重塑数据框，使列的每个条目重复所有其他列

Reshape dataframe so that each entry of column in repeated over all other columns

r

reshape2

tidyr

tidyverse