dplyr 在 %>% 运算符内重复

dplyr repetition within %>% operator

我正在尝试将 repdplyr 一起使用,但我不完全理解为什么我不能让它工作。

我的数据是这样的。我想要的是对每个 id 简单地通过 n 重复 dayweek

head(dt4)

   id  dayweek n
1  1   Friday 3
2  1   Monday 3
3  1 Saturday 3
4  1   Sunday 3
5  1 Thursday 3
6  1  Tuesday 3

我想做的是在 dplyr 流程中

cbind(rep(dt4$id, dt4$n), rep(as.character(dt4$dayweek), dt4$n) ) 

这给出

    [,1] [,2]    
[1,] "1"  "Friday"
[2,] "1"  "Friday"
[3,] "1"  "Friday"
[4,] "1"  "Monday"
[5,] "1"  "Monday"
[6,] "1"  "Monday"

我不明白为什么这段代码不起作用

dt4 %>% 
  group_by(id) %>% 
  summarise(rep(dayweek, n))

Error: expecting a single value

有人可以帮我解决这个问题吗?

数据

dt4 = structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), dayweek = structure(c(1L, 
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 
4L, 5L, 6L, 7L), .Label = c("Friday", "Monday", "Saturday", "Sunday", 
"Thursday", "Tuesday", "Wedesnday"), class = "factor"), n = c(3, 
3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3)), class =     "data.frame", .Names = c("id", 
"dayweek", "n"), row.names = c(NA, -21L))

要获得与 cbind 相同的结果,我们可以使用 do。正如@DavidArenburg 提到的,summarise 每个组组合输出一个 value/row 而使用 mutate 我们得到具有相同行数的输出。但是,这里我们正在做一个不同的操作,可以在 do 环境中完成。在代码中 . 表示数据集。如果我们想从 dt4 中提取 'id' 列,我们可以使用 dt4$iddt4[['id']]。将 dt4 替换为 ..

library(dplyr)
dt4 %>% 
    group_by(id) %>%
    do(data.frame(id=.$id, v1=rep(.$dayweek, .$n)))
#Source: local data frame [63 x 2]
#Groups: id

#  id       v1
#1   1   Friday
#2   1   Friday
#3   1   Friday
#4   1   Monday
#5   1   Monday
#6   1   Monday
#7   1 Saturday
#8   1 Saturday
#9   1 Saturday
#10  1   Sunday
#.. ..      ...

或者基于@Frank 的评论的另一种选择是在 sliceselect 我们需要保留的列中指定从 rep 生成的行索引。

dt4 %>%
     slice(rep(1:n(),n)) %>%
     select(-n)

data.table 可能是此类操作的有用替代方案 - 我发现这更容易阅读:

library("data.table")
dt4 <- as.data.table(dt4)
head(dt4[, rep(dayweek, n), by=id], 10)

给予:

    id       V1
 1:  1   Friday
 2:  1   Friday
 3:  1   Friday
 4:  1   Monday
 5:  1   Monday
 6:  1   Monday
 7:  1 Saturday
 8:  1 Saturday
 9:  1 Saturday
10:  1   Sunday