我在用 R 做一些分析时遇到了以下问题。
我有一个这样的数据框：
Name | Group | Count
Person 1 | A | 3
Person 2 | A | 1
Person 3 | A | 0
Person 1 | B | 5
Person 2 | B | 0
Person 3 | B | 1
Person 1 | C | 1
我需要“扩展”它（不确定是否正确）是这样的：
Person 1 | A
Person 1 | A
Person 1 | A
Person 2 | A
Person 1 | B
Person 1 | B
等等
因此，它取 Person 1 和 A 对（在本例中为 3）的值，并用 Person 1 和 A 组成三行，并且对每个 Person - Group 组合都这样做。想不出什么好词在网上搜索。
您可以使用 reshape 包中的 untable 函数。
鉴于上述 df （@Gaël Laurans）
library(reshape)
expanded<-untable(df[,c(1,2)], num=df[,3])
name group
1 Person 1 A
1.1 Person 1 A
1.2 Person 1 A
2 Person 2 A
4 Person 1 B
4.1 Person 1 B
4.2 Person 1 B
4.3 Person 1 B
4.4 Person 1 B
6 Person 3 B
虽然它是一个非常有用的包，但我认为reshape在这种情况下是多余的，rep可以完成这项工作。
以下是一些示例数据：
df <- data.frame(
name=c("Person 1", "Person 2", "Person 3", "Person 1", "Person 2", "Person 3"),
group=c("A", "A", "A", "B", "B", "B"),
count=c(3,1,0,5,0,1))
现在，“扩展”它：
expanded <- data.frame(name = rep(df$name, df$count),
group = rep(df$group, df$count))
我找不到直接处理头顶数据框的方法，所以我分别处理每个变量，然后重新组装它们，这有点难看，但只要你注意总是使用就可以了计数的相同变量。
uncount从现在开始给出与tidyr上面相同的结果。
library(tidyr)
df %>% uncount(Count)