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为每个组添加一行

r
3

I have a data frame as follows:

       Serial_number Amplification Voltage
(...)
    51    912009913    50.8258    335.965
    52    912009913    54.3855    337.966
    53    912009913    58.3014    339.959
    54    912009913    62.6758    341.956
    55    912009913    67.5537    343.965
    56    912009913    72.9996    345.965
    57    912009913    79.1489    347.964
    58    912009913    86.1111    349.965
    59    912009913    94.0453    351.957
    60    912009913    103.2320    353.957
    61    912009913    113.9780    355.964
    62    912009913    126.5830    357.964
    63    912009913    141.6830    359.963
    64    912009913    160.0800    361.962
    65    912009913    182.8440    363.955
    66    912009913    211.9870    365.957
    67    912009913    250.4290    367.965
(...)
    119    912009897    50.8925    329.968
    120    912009897    54.5503    331.969
    121    912009897    58.5886    333.968
    122    912009897    63.0918    335.968
(...)

我想为每个Serial_number添加一行，以便我可以在该行上添加更多信息。行号/索引并不重要，但如果可以考虑的话，我不会抱怨。
我该如何做到这一点？
1
你确定要添加一行，还是指的列？ - Roman
确实是一行代码 :) - Ben
你尝试过什么？这是否意味着对于每个唯一的“序列号”？ - Shique
说实话，我脑子里什么也没有。我知道如何一般性地添加行，但不知道如何为每个组添加特定数量。是的，对于每个（唯一的）Serial_number。 - Ben
2
你可以尝试使用 unique() 函数。因此，unique(yourdataframe$Serial_number) 将返回唯一值。既然你知道如何添加行，那么应该没问题了。 - Shique
3个回答
5
你可以尝试一下。
library(tidyverse)
d <- data.frame(Serial_number=gl(5, 2), Amplification=1:10, Voltage=20:11)

d %>% 
  split(.$Serial_number) %>% 
  map(~add_row(., Serial_number=unique(.$Serial_number), Amplification=NA, Voltage=NA)) %>% 
  bind_rows()
   Serial_number Amplification Voltage
1              1             1      20
2              1             2      19
3              1            NA      NA
4              2             3      18
5              2             4      17
6              2            NA      NA
7              3             5      16
8              3             6      15
9              3            NA      NA
10             4             7      14
11             4             8      13
12             4            NA      NA
13             5             9      12
14             5            10      11
15             5            NA      NA

使用基本的R语言，你可以尝试：

do.call("rbind", lapply(split(d, d$Serial_number), function(x) rbind(x, c(1, NA, NA))))

当然，你可以像Shique在评论中提到的那样使用rbind将一个新的数据框与之合并。
rbind(d,
      data.frame(Serial_number=unique(d$Serial_number), Amplification=NA, Voltage=NA))

然后使用 d[order(d$Serial_number),] 对数据框进行排序。

2
经常被忽视的do也可以在这里使用-使用@Jimbou的数据。
library(tidyverse)
d <- data.frame(Serial_number=gl(5, 2), Amplification=1:10, Voltage=20:11)

d %>%
  group_by(Serial_number) %>%
  do(add_row(., Serial_number = unique(.$Serial_number), Amplification = NA, Voltage = NA))

# A tibble: 15 x 3
# Groups: Serial_number [5]
   # Serial_number Amplification Voltage
   # <fct>                 <int>   <int>
 # 1 1                         1      20
 # 2 1                         2      19
 # 3 1                        NA      NA
 # 4 2                         3      18
 # 5 2                         4      17
 # 6 2                        NA      NA
 # 7 3                         5      16
 # 8 3                         6      15
 # 9 3                        NA      NA
# 10 4                         7      14
# 11 4                         8      13
# 12 4                        NA      NA
# 13 5                         9      12
# 14 5                        10      11
# 15 5                        NA      NA
1
一种使用data.table的解决方案。
require(data.table)
my.dt <- setDT(read.table(text = '"Serial_number" "Amplification" "Voltage"
                      912009913    50.8258    335.965
                      912009913    54.3855    337.966
                      912009913    58.3014    339.959
                      912009913    62.6758    341.956
                      912009913    67.5537    343.965
                      912009913    72.9996    345.965
                      912009913    79.1489    347.964
                      912009913    86.1111    349.965
                      912009913    94.0453    351.957
                      912009913    103.2320    353.957
                      912009913    113.9780    355.964
                      912009913    126.5830    357.964
                      912009913    141.6830    359.963
                      912009913    160.0800    361.962
                      912009913    182.8440    363.955
                      912009913    211.9870    365.957
                      912009913    250.4290    367.965
                      912009897    50.8925    329.968
                      912009897    54.5503    331.969
                      912009897    58.5886    333.968
                      912009897    63.0918    335.968',
                      header = TRUE))

head(my.dt)

# for each serial number, create a new data.table - put it in a list
my.serial.number.list <- lapply(my.dt[, unique(Serial_number)],
                            function(x) data.table(Serial_number = x))
# from list of data.tables to one data.table
temp.dt <- rbindlist(my.serial.number.list)

# bind with original data table
new.dt <- rbind(my.dt, temp.dt, fill = TRUE)
new.dt
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