按指定数量重复 df 列中的值,并将整数计数连接到重复值

Repeating the value in a df column by a specified amount, and concatenating integer count to repeated values

我想使用 R 从 template_df 创建一个 expanded_df,其中每一行重复 template_df 的单独列中指定的次数,并且整数计数连接到 expanded_df 中的 ID 列,指定此行在 expanded_df.

中重复的次数

我希望每个 ID 的计数从 600 开始 class。

例如,template_df

Initial_ID  Count
a           2
b           3
c           1
d           4

expanded_df:

Expanded_ID
a-600
a-601
b-600
b-601
b-602
c-600
d-600
d-601
d-602
d-603

有人有什么想法吗?谢谢!

我们可以用uncount展开行,然后得到rowid('Initial_ID'到paste加上599

library(dplyr)
library(tidyr)
library(data.table)
library(stringr)
template_df %>% 
   uncount(Count) %>% 
   transmute(Expanded_ID = str_c(Initial_ID, 599 + rowid(Initial_ID), sep = '-'))

-输出

 Expanded_ID
1        a-600
2        a-601
3        b-600
4        b-601
5        b-602
6        c-600
7        d-600
8        d-601
9        d-602
10       d-603

或将 base Rreppaste

一起使用
data.frame(Expanded_ID = with(template_df, paste0(rep(Initial_ID, Count), "-", 
       599 + sequence(Count))))

-输出

   Expanded_ID
1        a-600
2        a-601
3        b-600
4        b-601
5        b-602
6        c-600
7        d-600
8        d-601
9        d-602
10       d-603

数据

template_df <- structure(list(Initial_ID = c("a", "b", "c", "d"), Count = c(2L, 
3L, 1L, 4L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

另一种 dplyr 解决方案:

library(dplyr)

template_df %>% 
  group_by(Initial_ID) %>% 
  slice(rep(1:n(), each = Count)) %>% 
  mutate(row = 600 + row_number()-1) %>% 
  ungroup() %>% 
  transmute(Expanded_ID = paste(Initial_ID,row, sep = "-")) 
   Expanded_ID
   <chr>      
 1 a-600      
 2 a-601      
 3 b-600      
 4 b-601      
 5 b-602      
 6 c-600      
 7 d-600      
 8 d-601      
 9 d-602      
10 d-603