Повторите ряды data.frame N раз

Ответ 1

РЕДАКТИРОВАТЬ: обновлено до лучшего современного R ответа.

Вы можете использовать replicate(), а затем rbind результат. Имена строк автоматически изменяются для запуска от 1: nrows.

d <- data.frame(a = c(1,2,3),b = c(1,2,3))
n <- 3
do.call("rbind", replicate(n, d, simplify = FALSE))

Более традиционный способ - использовать индексирование, но здесь изменение имени строки не совсем аккуратно (но более информативно):

 d[rep(seq_len(nrow(d)), n), ]

Вот улучшение на вышеизложенном, первые два с использованием purrr функционального программирования, идиоматическое purrr:

purrr::map_dfr(seq_len(3), ~d)

и менее идиоматическое мурлыканье (идентичный результат, хотя и более неловкий):

purrr::map_dfr(seq_len(3), function(x) d)

и, наконец, с помощью индексации, а не списка применять с помощью dplyr:

d %>% slice(rep(row_number(), 3))

Ответ 2

Для объектов data.frame это решение в несколько раз быстрее, чем у @mdsummer и @wojciech-sobala.

d[rep(seq_len(nrow(d)), n), ]

Для объектов data.table, @mdsummer немного быстрее, чем применять вышеупомянутое после преобразования в data.frame. Для больших n это может перевернуться. .

Полный код:

packages <- c("data.table", "ggplot2", "RUnit", "microbenchmark")
lapply(packages, require, character.only=T)

Repeat1 <- function(d, n) {
  return(do.call("rbind", replicate(n, d, simplify = FALSE)))
}

Repeat2 <- function(d, n) {
  return(Reduce(rbind, list(d)[rep(1L, times=n)]))
}

Repeat3 <- function(d, n) {
  if ("data.table" %in% class(d)) return(d[rep(seq_len(nrow(d)), n)])
  return(d[rep(seq_len(nrow(d)), n), ])
}

Repeat3.dt.convert <- function(d, n) {
  if ("data.table" %in% class(d)) d <- as.data.frame(d)
  return(d[rep(seq_len(nrow(d)), n), ])
}

# Try with data.frames
mtcars1 <- Repeat1(mtcars, 3)
mtcars2 <- Repeat2(mtcars, 3)
mtcars3 <- Repeat3(mtcars, 3)

checkEquals(mtcars1, mtcars2)
#  Only difference is row.names having ".k" suffix instead of "k" from 1 & 2
checkEquals(mtcars1, mtcars3)

# Works with data.tables too
mtcars.dt <- data.table(mtcars)
mtcars.dt1 <- Repeat1(mtcars.dt, 3)
mtcars.dt2 <- Repeat2(mtcars.dt, 3)
mtcars.dt3 <- Repeat3(mtcars.dt, 3)

# No row.names mismatch since data.tables don't have row.names
checkEquals(mtcars.dt1, mtcars.dt2)
checkEquals(mtcars.dt1, mtcars.dt3)

# Time test
res <- microbenchmark(Repeat1(mtcars, 10),
                      Repeat2(mtcars, 10),
                      Repeat3(mtcars, 10),
                      Repeat1(mtcars.dt, 10),
                      Repeat2(mtcars.dt, 10),
                      Repeat3(mtcars.dt, 10),
                      Repeat3.dt.convert(mtcars.dt, 10))
print(res)
ggsave("repeat_microbenchmark.png", autoplot(res))

Ответ 3

В пакете dplyr содержится функция bind_rows(), которая напрямую объединяет все кадры данных в списке, так что нет необходимости использовать do.call() вместе с rbind():

df <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c(1, 2, 3))
library(dplyr)
bind_rows(replicate(3, df, simplify = FALSE))

Для большого количества повторений bind_rows() также намного быстрее, чем rbind():

library(microbenchmark)
microbenchmark(rbind = do.call("rbind", replicate(1000, df, simplify = FALSE)),
               bind_rows = bind_rows(replicate(1000, df, simplify = FALSE)),
               times = 20)
## Unit: milliseconds
##       expr       min        lq      mean   median        uq       max neval cld
##      rbind 31.796100 33.017077 35.436753 34.32861 36.773017 43.556112    20   b
##  bind_rows  1.765956  1.818087  1.881697  1.86207  1.898839  2.321621    20  a 

Ответ 4

d <- data.frame(a = c(1,2,3),b = c(1,2,3))
r <- Reduce(rbind, list(d)[rep(1L, times=3L)])

Ответ 5

Просто используйте простую индексацию с функцией повтора.

mydata<-data.frame(a = c(1,2,3),b = c(1,2,3)) #creating your data frame  
n<-10           #defining no. of time you want repetition of the rows of your dataframe

mydata<-mydata[rep(rownames(mydata),n),] #use rep function while doing indexing 
rownames(mydata)<-1:NROW(mydata)    #rename rows just to get cleaner look of data

Ответ 6

Еще проще:

library(data.table)
my_data <- data.frame(a = c(1,2,3),b = c(1,2,3))
rbindlist(replicate(n = 3, expr = my_data, simplify = FALSE)

Ответ 7

С data.table -package вы можете использовать специальный символ .I вместе с rep:

df <- data.frame(a = c(1,2,3), b = c(1,2,3))
dt <- as.data.table(df)

n <- 3

dt[rep(dt[, .I], n)]

который дает:

   a b
1: 1 1
2: 2 2
3: 3 3
4: 1 1
5: 2 2
6: 3 3
7: 1 1
8: 2 2
9: 3 3