Відповіді:
EDIT: оновлено до кращої сучасної відповіді R.
Ви можете використовувати replicate(), а потім rbindрезультат знову разом. Назви рядків автоматично змінюються для запуску з 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))
Більш традиційним способом є використання індексації, але тут зміна імені рядка не зовсім акуратна (але більш інформативна):
d[rep(seq_len(nrow(d)), n), ]
Ось вдосконалення вищезазначеного, перші два з використанням purrrфункціонального програмування, ідіоматичне муркотіння:
purrr::map_dfr(seq_len(3), ~d)
і менш ідіоматичне бурчання (ідентичний результат, хоча і незручніший):
purrr::map_dfr(seq_len(3), function(x) d)
і, нарешті, за допомогою індексації, а не списку застосовувати, використовуючи dplyr:
d %>% slice(rep(row_number(), 3))
Для data.frameоб'єктів це рішення в кілька разів швидше, ніж @ mdsummer's та @ wojciech-sobala.
d[rep(seq_len(nrow(d)), n), ]
Для data.tableоб'єктів @ mdsummer's трохи швидший, ніж застосування вищезазначеного після перетворення в data.frame. Для великих n це може перевернутися.
.
Повний код:
packages <- c("data.table", "ggplot2", "RUnit", "microbenchmark")
lapply(packages, require, character.only=T)
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)
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
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)
ggsave("repeat_microbenchmark.png", autoplot(res))
Пакет dplyrмістить функцію, bind_rows()яка безпосередньо поєднує всі фрейми даних у списку, так що немає необхідності використовувати do.call()разом із rbind():
df <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c(1, 2, 3))
library(dplyr)
bind_rows(replicate(3, df, simplify = FALSE))
Для великої кількості повторень bind_rows()також набагато швидше, ніж 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
slice(rep(row_number(), 3))це краще, за тестом Макса. О, я щойно побачив вашу лавку ... особисто, я б подумав, що збільшення розміру ДФ було б правильним напрямком, а не кількістю таблиць, але я не знаю.
slice(df, rep(row_number(), 3))виявляється трохи крихітнішим, ніж bind_rows(replicate(...))(1,9 проти 2,1 мс). У будь-якому випадку, я вважав, що було б корисно також мати dplyr-рішення ...
За допомогою data.table-пакет, ви можете використовувати спеціальний символ .Iразом із rep:
df <- data.frame(a = c(1,2,3), b = c(1,2,3))
dt <- as.data.table(df)
n <- 3
dt[rep(dt[, .I], n)]
що дає:
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
df[, rep(seq_along(df), n)]; для data.table ви можете зробити:cols <- rep(seq_along(mydf), n); mydf[, ..cols]
d <- data.frame(a = c(1,2,3),b = c(1,2,3))
r <- Reduce(rbind, list(d)[rep(1L, times=3L)])
Просто використовуйте просте індексування з функцією повторення.
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
Ще простіше:
library(data.table)
my_data <- data.frame(a = c(1,2,3),b = c(1,2,3))
rbindlist(replicate(n = 3, expr = my_data, simplify = FALSE)
data.tableпосилки