data.frameの各行を列で指定された回数繰り返します

df <- data.frame(var1 = c('a', 'b', 'c'), var2 = c('d', 'e', 'f'),
                 freq = 1:3)

上記のdata.frameの最初の2列を各行に展開して、各行が列 'freq'で指定された回数繰り返されるようにする最も簡単な方法は何ですか？

言い換えれば、これから行きます：

df
  var1 var2 freq
1    a    d    1
2    b    e    2
3    c    f    3

これに：

df.expanded
  var1 var2
1    a    d
2    b    e
3    b    e
4    c    f
5    c    f
6    c    f

これが1つの解決策です。

df.expanded <- df[rep(row.names(df), df$freq), 1:2]

結果：

    var1 var2
1      a    d
2      b    e
2.1    b    e
3      c    f
3.1    c    f
3.2    c    f

古い質問、tidyverseの新しい動詞：

library(tidyr) # version >= 0.8.0
df <- data.frame(var1=c('a', 'b', 'c'), var2=c('d', 'e', 'f'), freq=1:3)
df %>% 
  uncount(freq)

    var1 var2
1      a    d
2      b    e
2.1    b    e
3      c    f
3.1    c    f
3.2    c    f

パッケージexpandRows()から使用splitstackshape：

library(splitstackshape)
expandRows(df, "freq")

シンプルな構文は非常に高速で、data.frameまたはで動作しdata.tableます。

結果：

    var1 var2
1      a    d
2      b    e
2.1    b    e
3      c    f
3.1    c    f
3.2    c    f

@neilfwsのソリューションはdata.framesには適しdata.tableていますが、row.namesプロパティが不足しているためsには適していません。このアプローチは次の両方で機能します。

df.expanded <- df[rep(seq(nrow(df)), df$freq), 1:2]

のコードdata.tableは少しクリーナーです：

# convert to data.table by reference
setDT(df)
df.expanded <- df[rep(seq(.N), freq), !"freq"]

非常に大きなdata.framesでこの操作を実行する必要がある場合は、data.tableに変換し、以下を使用することをお勧めします。

library(data.table)
dt <- data.table(df)
dt.expanded <- dt[ ,list(freq=rep(1,freq)),by=c("var1","var2")]
dt.expanded[ ,freq := NULL]
dt.expanded

このソリューションがどれだけ速いかを見てください：

df <- data.frame(var1=1:2e3, var2=1:2e3, freq=1:2e3)
system.time(df.exp <- df[rep(row.names(df), df$freq), 1:2])
##    user  system elapsed 
##    4.57    0.00    4.56
dt <- data.table(df)
system.time(dt.expanded <- dt[ ,list(freq=rep(1,freq)),by=c("var1","var2")])
##    user  system elapsed 
##    0.05    0.01    0.06

各行を数回繰り返す別のdplyr方法slicefreq

library(dplyr)

df %>%  
  slice(rep(seq_len(n()), freq)) %>% 
  select(-freq)

#  var1 var2
#1    a    d
#2    b    e
#3    b    e
#4    c    f
#5    c    f
#6    c    f

seq_len(n()) 部品は、次のいずれかに置き換えることができます。

df %>% slice(rep(1:nrow(df), freq)) %>% select(-freq)
#Or
df %>% slice(rep(row_number(), freq)) %>% select(-freq)
#Or
df %>% slice(rep(seq_len(nrow(.)), freq)) %>% select(-freq)

別の可能性は使用していtidyr::expandます：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% group_by_at(vars(-freq)) %>% expand(temp = 1:freq) %>% select(-temp)

#> # A tibble: 6 x 2
#> # Groups:   var1, var2 [3]
#>   var1  var2 
#>   <fct> <fct>
#> 1 a     d    
#> 2 b     e    
#> 3 b     e    
#> 4 c     f    
#> 5 c     f    
#> 6 c     f

vonjdの回答のワンライナーバージョン：

library(data.table)

setDT(df)[ ,list(freq=rep(1,freq)),by=c("var1","var2")][ ,freq := NULL][]

#>    var1 var2
#> 1:    a    d
#> 2:    b    e
#> 3:    b    e
#> 4:    c    f
#> 5:    c    f
#> 6:    c    f

^{reprexパッケージ（v0.2.1）によって2019-05-21に作成されました}

私はこれが事実ではないことを知っていますが、元のfreqカラムを維持する必要がある場合は、別のtidyverseアプローチを一緒に使用できますrep。

library(purrr)

df <- data.frame(var1 = c('a', 'b', 'c'), var2 = c('d', 'e', 'f'), freq = 1:3)

df %>% 
  map_df(., rep, .$freq)
#> # A tibble: 6 x 3
#>   var1  var2   freq
#>   <fct> <fct> <int>
#> 1 a     d         1
#> 2 b     e         2
#> 3 b     e         2
#> 4 c     f         3
#> 5 c     f         3
#> 6 c     f         3

^{reprexパッケージ（v0.3.0）によって2019-12-21に作成されました}