superponer - Cómo anexar una fila de grupo en el marco de datos
superponer graficas en r (9)
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")
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?
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$A, ncol(df1)), ncol=ncol(df1))
colnames(df2) <- colnames(df1)
rbind(df1,df2)
Resultado:
A B C 1 1 2 3 2 5 7 9 3 1 1 1 4 2 2 2 5 3 3 3 6 4 4 4
En aras de la integridad, aquí está el enfoque data.table
que no requiere manejar nombres de columna:
library(data.table)
setDT(df1)[, lapply(.SD, c, df2$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$A))
A B C 1 1 2 3 2 5 7 9 3 1 1 1 4 2 2 2 5 3 3 3 6 4 4 4
Esto es similar al d.b''s pero no es necesario tratar con los nombres de columna.
Me encanta R, aquí hay otra solución Base R
pero con mapply
:
data.frame(mapply(c, df1, df2))
Resultado:
A B C
1 1 2 3
2 5 7 9
3 1 1 1
4 2 2 2
5 3 3 3
6 4 4 4
Nota:
No hay necesidad de lidiar con nombres como casi todas las otras soluciones ... La clave de por qué esto funciona es que " mapply
llama a FUN para los valores de ... [cada elemento] (recirculado a la longitud del más largo ... . [elemento] "(Ver ?mapply
). En otras palabras, df2$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")
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")
Podemos utilizar métodos base R
rbind(df1, setNames(as.data.frame(do.call(cbind, rep(list(df2$A), 3))), names(df1)))
# A B C
#1 1 2 3
#2 5 7 9
#3 1 1 1
#4 2 2 2
#5 3 3 3
#6 4 4 4
datos
df1 <- structure(list(A = c(1L, 5L), B = c(2L, 7L), C = c(3L, 9L)), .Names = c("A",
"B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))
df2 <- structure(list(A = 1:4), .Names = "A", class = "data.frame",
row.names = c(NA, -4L))
Por analogía con la excelente respuesta Base R de @ useR, aquí hay una solución tidyverse
:
library(purrr)
map2_df(df1, df2, c)
A B C 1 1 2 3 2 5 7 9 3 1 1 1 4 2 2 2 5 3 3 3 6 4 4 4
Aquí hay algunas otras opciones (menos deseables) de la primera vez que respondí esta pregunta.
library(dplyr)
bind_rows(df1, df2 %>% mutate(B=A, C=A))
O, si queremos obtener dinámicamente el número de columnas y sus nombres de df1:
bind_rows(df1,
df2[,rep(1,ncol(df1))] %>% setNames(names(df1)))
Y un método más de Base R:
rbind(df1, setNames(df2[,rep(1,ncol(df1))], names(df1)))
Una solución de purrr
, que utiliza map_dfc
para recorrer todas las columnas en df1
para combinar todos los elementos con df2$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))
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))