superponer - Cómo anexar una fila de grupo en el marco de datos

superponer graficas en r

Question

Tengo este df1:

A B C
1 2 3
5 7 9

donde ABC son nombres de columnas.

Tengo otro df2 con una columna:

A
1
2
3
4

Me gustaría añadir df2 para cada columna de df1, creando este último marco de datos:

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

¿Es posible hacer lo?

Answer 1

Aquí hay un método base R con rbind , rep y 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

Edición: resulta que data.frame no es necesario:

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

trabajará.

datos

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")

Answer 2

Datos:

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

Solución:

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

Resultado:

  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

Answer 3

En aras de la integridad, aquí está el enfoque data.table que no requiere manejar nombres de columna:

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

Tenga en cuenta que el OP ha descrito que df2 consiste solo en una columna.

También hay una versión base R de este enfoque:

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

Esto es similar al d.b''s pero no es necesario tratar con los nombres de columna.

Answer 4

Me encanta R, aquí hay otra solución Base R pero con mapply :

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

Resultado:

  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

Nota:

No hay necesidad de lidiar con nombres como casi todas las otras soluciones ... La clave de por qué esto funciona es que " mapply llama a FUN para los valores de ... [cada elemento] (recirculado a la longitud del más largo ... . [elemento] "(Ver ?mapply ). En otras palabras, df2$A se recicla a todas las columnas que tiene df1 .

Datos:

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")

Answer 5

Podemos replicar df2 para el número de columnas de df1 , sin nombre, y luego rbind .

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

Datos:

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")

Answer 6

Podemos utilizar métodos 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

datos

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))

Answer 7

Por analogía con la excelente respuesta Base R de @ useR, aquí hay una solución tidyverse :

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

Aquí hay algunas otras opciones (menos deseables) de la primera vez que respondí esta pregunta.

library(dplyr)

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

O, si queremos obtener dinámicamente el número de columnas y sus nombres de df1:

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

Y un método más de Base R:

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

Answer 8

Una solución de purrr , que utiliza map_dfc para recorrer todas las columnas en df1 para combinar todos los elementos con 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

Datos

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))

Answer 9

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

DATOS

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))