根据数据框中的列重塑数据

Question

我需要采用以下格式的data.frame：

  id1 id2 mean start end
1   A   D    4    12  15
2   B   E    5    14  15
3   C   F    6     8  10

并根据start - end的差异生成重复的行。 例如，第一行需要3行，第二行需要1行，第三行需要2行。 开始和结束字段在最终data.frame中应按顺序排列。 此data.frame的最终结果应为：

   id1 id2 mean start end
1    A   D    4    12  13
2    A   D    4    13  14
3    A   D    4    14  15
21   B   E    5    14  15
31   C   F    6     8   9
32   C   F    6     9  10

我已经编写了此函数，但该函数不是用非常R'esque的代码编写的：

dupData <- function(df){
    diff <- abs(df$start - df$end)
    ret <- {}

    #Expand our dataframe into the appropriate number of rows.
    for (i in 1:nrow(df)){
        for (j in 1:diff[i]){
            ret <- rbind(ret, df[i,])
        } 
    }

    #If matching ID1 and ID2, generate a sequential ordering of start & end dates
    for (k in 2:nrow(ret) - 1) {
        if ( ret[k,1] == ret[k + 1, 1] & ret[k, 2] == ret[k, 2]  ){ 
            ret[k, 5] <- ret[k, 4] + 1
            ret[k + 1, 4] <- ret[k, 5]  
        }
    }
    return(ret)
}

有人对如何优化此代码有建议吗？ plyr是否有可能适用的功能？

#sample daters
df <- data.frame(id1 = c("A", "B", "C")
        , id2 = c("D", "E", "F")
        , mean = c(4,5,6)  
        , start = c(12,14,8)
        , end = c(15, 15, 10)
)

Answer 1

可能有更通用的方法，但是下面使用rbind.fill 。

cbind(df[rep(1:nrow(df), times = apply(df[,4:5], 1, diff)), 1:3],
      rbind.fill(apply(df[,4:5], 1, function(x)
                       data.frame(start = x[1]:(x[2]-1), end = (x[1]+1):x[2]))))


##     id1 id2 mean start end
## 1     A   D    4    12  13
## 1.1   A   D    4    13  14
## 1.2   A   D    4    14  15
## 2     B   E    5    14  15
## 3     C   F    6     8   9
## 3.1   C   F    6     9  10

Answer 2

survival程序包的survSplit函数沿这些方向执行了一些操作，尽管它有更多选择（例如，指定剪切时间）。 您也许可以使用它，或者查看其代码以查看是否可以更好地实现简化版本。

Answer 3

毫无疑问，这不是迟到总比不到好的时候，但是我遇到了类似的问题，并提出了这个建议。

library(plyr)
ddply(df, c("id1", "id2", "mean", "start", "end"), summarise,
                    sq=seq(1:(end-start)))

Answer 4

两个备选方案， 多年以后，提供使用当今流行的替代data.table和tidyverse包：

选项1：

library(data.table)
setDT(mydf)[, list(mean, start = start:(end-1)), .(id1, id2)][, end := start + 1][]
   id1 id2 mean start end
1:   A   D    4    12  13
2:   A   D    4    13  14
3:   A   D    4    14  15
4:   B   E    5    14  15
5:   C   F    6     8   9
6:   C   F    6     9  10

选项2：

library(tidyverse)
mydf %>% 
  group_by(id1, id2, mean) %>% 
  summarise(start = list(start:(end-1))) %>% 
  unnest(start) %>% 
  mutate(end = start+1)