Как добавить группу строк в dataframe

Ответ 1

data.frame(sapply(df1, c, unlist(df2)), row.names = NULL)
#  A B C
#1 1 2 3
#2 5 7 9
#3 1 1 1
#4 2 2 2
#5 3 3 3
#6 4 4 4

DATA

df1 = structure(list(A = c(1L, 5L), B = c(2L, 7L), C = c(3L, 9L)), .Names = c("A", 
"B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

df2 = structure(list(A = 1:4), .Names = "A", class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

Ответ 2

Мы можем реплицировать df2 для количества столбцов df1, игнорировать его, затем rbind it.

rbind(df1, unname(rep(df2, ncol(df1))))
#   A B C
# 1 1 2 3
# 2 5 7 9
# 3 1 1 1
# 4 2 2 2
# 5 3 3 3
# 6 4 4 4

Данные:

df1 <- structure(list(A = c(1L, 5L), B = c(2L, 7L), C = c(3L, 9L)), .Names = c("A", 
"B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))
df2 <- structure(list(A = 1:4), .Names = "A", row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame")

Ответ 3

Вот базовый метод R с rbind, rep и setNames:

rbind(dat, setNames(data.frame(rep(dat1, ncol(dat))), names(dat)))
  A B C
1 1 2 3
2 5 7 9
3 1 1 1
4 2 2 2
5 3 3 3
6 4 4 4

Изменить: получается data.frame не требуется:

rbind(dat, setNames(rep(dat1, ncol(dat)), names(dat)))

будет работать.

<сильные > данные

dat <- 
structure(list(A = c(1L, 5L), B = c(2L, 7L), C = c(3L, 9L)), .Names = c("A", 
"B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

dat1 <-
structure(list(A = 1:4), .Names = "A", row.names = c(NA, -4L),
class = "data.frame")

Ответ 4

Мне просто нравится R, вот еще одно решение Base R, но с mapply:

data.frame(mapply(c, df1, df2))

Результат:

  A B C
1 1 2 3
2 5 7 9
3 1 1 1
4 2 2 2
5 3 3 3
6 4 4 4

Примечание:

Не нужно разбираться с именами кодов, как почти все другие решения... Ключ к тому, что это работает, заключается в том, что "mapply вызывает FUN для значений... [каждый элемент]  (повторное циклическое до длины самого длинного... [element] "(см. ?mapply). Другими словами, df2$A перерабатывается, однако, сколько столбцов df1 имеет.

Данные:

df1 = structure(list(A = c(1L, 5L), B = c(2L, 7L), C = c(3L, 9L)), .Names = c("A", 
                                                                               "B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))
df2 = structure(list(A = 1:4), .Names = "A", row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame")

Ответ 5

Мы можем использовать методы base R

rbind(df1, setNames(as.data.frame(do.call(cbind, rep(list(df2$A), 3))), names(df1)))
#  A B C
#1 1 2 3
#2 5 7 9
#3 1 1 1
#4 2 2 2
#5 3 3 3
#6 4 4 4

данные

df1 <- structure(list(A = c(1L, 5L), B = c(2L, 7L), C = c(3L, 9L)), .Names = c("A", 
"B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

df2 <- structure(list(A = 1:4), .Names = "A", class = "data.frame",
row.names = c(NA, -4L))

Ответ 6

Данные:

df1 <- data.frame(A=c(1,5),
                  B=c(2,7),
                  C=c(3,9))
df2 <- data.frame(A=c(1,2,3,4))

Решение:

df2 <- matrix(rep(df2$A, ncol(df1)), ncol=ncol(df1))
colnames(df2) <- colnames(df1)
rbind(df1,df2)

Результат:

  A B C
1 1 2 3
2 5 7 9
3 1 1 1
4 2 2 2
5 3 3 3
6 4 4 4

Ответ 7

По аналогии с превосходным ответом Baseuse @useR, здесь tidyverse решение:

library(purrr)

map2_df(df1, df2, c)

  A B C
1 1 2 3
2 5 7 9
3 1 1 1
4 2 2 2
5 3 3 3
6 4 4 4

Вот несколько других (менее желательных) вариантов, когда я впервые ответил на этот вопрос.

library(dplyr)

bind_rows(df1, df2 %>% mutate(B=A, C=A))

Или, если мы хотим динамически получить количество столбцов и их имена из df1:

bind_rows(df1,
          df2[,rep(1,ncol(df1))] %>% setNames(names(df1)))

И еще один метод Base R:

rbind(df1, setNames(df2[,rep(1,ncol(df1))], names(df1)))

Ответ 8

Решение из purrr, которое использует map_dfc для циклического преобразования всех столбцов в df1 для объединения всех элементов с df2$A.

library(purrr)

map_dfc(df1, ~c(., df2$A))

# A tibble: 6 x 3
      A     B     C
  <int> <int> <int>
1     1     2     3
2     5     7     9
3     1     1     1
4     2     2     2
5     3     3     3
6     4     4     4

Данные

df1 <- structure(list(A = c(1L, 5L), B = c(2L, 7L), C = c(3L, 9L)), .Names = c("A", 
                                                                               "B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

df2 <- structure(list(A = 1:4), .Names = "A", class = "data.frame",
                 row.names = c(NA, -4L))

Ответ 9

Для полноты здесь используется подход data.table, который не требует обработки имен столбцов:

library(data.table)
setDT(df1)[, lapply(.SD, c, df2$A)]

   A B C
1: 1 2 3
2: 5 7 9
3: 1 1 1
4: 2 2 2
5: 3 3 3
6: 4 4 4

Обратите внимание, что ОП описал df2 состоящий только из одного столбца.

Существует также базовая версия R этого подхода:

data.frame(lapply(df1, c, df2$A))

  A B C
1 1 2 3
2 5 7 9
3 1 1 1
4 2 2 2
5 3 3 3
6 4 4 4

Это похоже на подход d.b, но не требует обработки имен столбцов.