我有一個像下面這樣的 df ，我想把它轉移到右邊的表格中，我怎樣才能復制行Type=="N"并添加新的 var Grade？
基本上，如果Type==N，那么 Grade 可以是Sor W，這就是我們需要復制行的原因。
df<-structure(list(Type = c("N", "N", "S", "W"), Result = c(8, 9,
7, 6)), row.names = c(NA, -4L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))
uj5u.com熱心網友回復：
使用tidyverse的一些功能，您可以使用crossing復制行并同時添加“Grade”列，然后filter匹配您宣告的規則。
library(tidyverse)
result <- df %>%
crossing(data.frame(Grade = c('S', 'W'))) %>%
filter(Type == 'N' | Type == Grade)
Type Result Grade
<chr> <dbl> <chr>
1 N 8 S
2 N 8 W
3 N 9 S
4 N 9 W
5 S 7 S
6 W 6 W
uj5u.com熱心網友回復：
我認為這種方法可以擴展到更多條件，假設你的例子是最小的例子并且你有一個更大更復雜的資料集。
library(dplyr)
df<-structure(list(Type = c("N", "N", "S", "W"), Result = c(8, 9,
7, 6)), row.names = c(NA, -4L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))
df2 <- data.frame(Type2 = c("N", "N"), Grade = c("S", "W"))
df %>%
select(Type, Result) %>%
left_join(df2, by = c("Type" = "Type2")) %>%
mutate(Grade = case_when(Type == "S" ~ "S", Type == "W" ~ "W", TRUE ~ Grade))
Type Result Grade
<chr> <dbl> <chr>
1 N 8 S
2 N 8 W
3 N 9 S
4 N 9 W
5 S 7 S
6 W 6 W
uj5u.com熱心網友回復：
一種dplyr方式：我們可以在使用bind_rows后使用slice.
library(dplyr)
df %>%
slice(1:2) %>%
bind_rows(df) %>%
group_by(Type) %>%
arrange(Result, .by_group = TRUE) %>%
ungroup() %>%
mutate(Grade = rep(c("S","W"),length.out = n()), .before=2)
Type Grade Result
<chr> <chr> <dbl>
1 N S 8
2 N W 8
3 N S 9
4 N W 9
5 S S 7
6 W W 6
uj5u.com熱心網友回復：
這是一個可能的data.table選擇：
library(data.table)
dt <- as.data.table(df)
output <- dt[, CJ(.SD$Type, c('S', 'W')), .(Result)][which(V1 == 'N' | V1 == V2), ]
setnames(output, c(names(dt), "Grade"))
setcolorder(output, c("Result", "Grade", "Type"))
輸出
Result Grade Type
1: N S 8
2: N W 8
3: N S 9
4: N W 9
5: S S 7
6: W W 6
uj5u.com熱心網友回復：
另一種選擇是使用if_else()（或者case_when()如果有更復雜的條件）回傳一個包含多個值的串列列并且不嵌套：
library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
mutate(Grade = if_else(Type == "N", list(c("S", "W")), as.list(Type))) %>%
unnest(Grade)
# A tibble: 6 x 3
Type Result Grade
<chr> <dbl> <chr>
1 N 8 S
2 N 8 W
3 N 9 S
4 N 9 W
5 S 7 S
6 W 6 W
要么：
df %>%
mutate(Grade = case_when(Type == "N" ~ list(c("S", "W")),
TRUE ~ as.list(Type))) %>%
unnest(Grade)
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