问题描述
我正在寻找最快的复制data.frame的方法。是否有rep.data.frame复制行？对于所有输入，最快的方法是什么？因为我有一个需要复制对象x的函数，该对象可以是vector或data.frame。
我当前正在使用的代码
repx <- function(x,...) if(is.atomic(x)) rep(x,...) else x[rep(1:nrow(x),...),]
我使用@ronak的答案提出了足够接近的解决方案，尽管我的目标是获得与rep类似的输出，请参见下面的输出：
rep.data.frame <- function(x,each,times) rbindlist(replicate(times,rbindlist(replicate(each,x,simplify = F) ),simplify = F) )
rep(data.frame(y=1:2),times=3,each=2)
y
1: 1
2: 2
3: 1
4: 2
5: 1
6: 2
7: 1
8: 2
9: 1
10: 2
11: 1
12: 2
# Desired output
x
1: 1
2: 1
3: 2
4: 2
5: 1
6: 1
7: 2
8: 2
9: 1
10: 1
11: 2
12: 2
解决方法
您可以编写一个简单的函数，该函数将重复data.frame或向量的行，该行等于指定的次数（实际上这与您已经在做的事情非常相似。请注意，我无法获得rep.data.frame以提供所需的输出）。一个简单的函数可能看起来像这样：
rep_rows <- function(x,times) {
if (is.matrix(x) | is.data.frame(x)) {
x[rep(seq_len(nrow(x)),each = times),drop = FALSE]
} else {
x[rep(seq_len(length(x)),each = times)]
}
}
我们创建两个对象来测试代码：
db <- data.frame(
y = rep(1:2,times = 3)
)
y <- rep(1:2,times = 3)
db看起来像这样：
> db
y
1 1
2 2
3 1
4 2
5 1
6 2
和y看起来像这样：
> y
[1] 1 2 1 2 1 2
使用我们的功能，我们得到：
> rep_rows(db,2)
y
1 1
1.1 1
2 2
2.1 2
3 1
3.1 1
4 2
4.1 2
5 1
5.1 1
6 2
6.1 2
>
和
> rep_rows(y,2)
[1] 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2
编辑： 当以较大数据为基准进行测试时，仍然相当快。好奇地看看它与其他方法的比较。
> db <- data.frame(
+ y = rep(1:5,times = 1000)
+ )
> microbenchmark::microbenchmark(rep_rows(db,100))
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
rep_rows(db,100) 259.0079 279.6223 294.129 285.9272 307.0718 349.6123 100