data.frame N veces

Question

Tengo la siguiente trama de datos

data.frame(a = c(1,2,3),b = c(1,2,3)) 
    a b 
1 1 1 
2 2 2 
3 3 3 

y quiero convertirlo en

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 

o repetir n veces. ¿Hay una función fácil de hacer esto en R? ¡Gracias!

Answer 1

Puede usar replicate(), luego rbind el resultado de nuevo. Los nombres de fila se modifican automáticamente para ejecutarse desde 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)) 

Una forma más tradicional es utilizar la indexación, pero aquí la alteración rowname no es tan puro (pero más informativo):

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

Answer 2

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

Answer 3

Para data.frame objetos, esta solución es de varios veces más rápido que @ mdsummer's y @ wojciech-sobala's.

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

Para data.table objetos, @ mdsummer de es un poco más rápido que la aplicación de las anteriores después de convertir a data.frame. Para n grande, esto podría voltearse. .

código completo:

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) 

library(RUnit) 
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 
library(microbenchmark) 
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) 
library(ggplot2) 
ggsave("~/gdrive/repeat_microbenchmark.png", autoplot(res)) 

Answer 4

Sólo tiene que utilizar la indexación sencilla con la función de repetición.

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 

Answer 5

El paquete dplyr contiene la función bind_rows() que combina directamente todas las tramas de datos en una lista, de modo que no hay necesidad de usar do.call() junto con rbind():

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

Para un gran número de repetions bind_rows() es también mucho más rápido que 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