R 创建一个新的数据框，在前一个数据框的两列之间按顺序为每个值创建行

我有一个数据框，其中两列表示一系列日期的开始和结束。因此：

df <- data.frame(var=c("A", "B"), start_year=c(2000, 2002), end_year=c(2005, 2004))

> df
  var start_year end_year
1   A       2000     2005
2   B       2002     2004

---

理想情况下，这将涉及一些来自tidyverse的信息。我一直在用

dplyr:：group_by

和

tidyr:：gather

尝试不同的事情，但我没有任何运气。

我们可以使用

map2

获得从“开始年”到“结束年”和

unest

列表列的序列，以将数据扩展为“长”格式

library(tidyverse)
df %>%
   transmute(var, year = map2(start_year, end_year, `:`)) %>%
   unnest
#   var year
#1   A 2000
#2   A 2001
#3   A 2002
#4   A 2003
#5   A 2004
#6   A 2005
#7   B 2002
#8   B 2003
#9   B 2004

---

或者另一个选项是

complete

df %>%
     group_by(var) %>% 
     complete(start_year = start_year:end_year) %>% 
     select(var, year = start_year)

---

或者在

base R

中使用

stack

和

Map

stack(setNames(do.call(Map, c(f = `:`, df[-1])), df$var))

注意：首先用

Map

和

stack

如有其他变化

stack(setNames(Map(`:`, df[[2]], df[[3]]), df$var))
stack(setNames(do.call(mapply, c(FUN = `:`, df[-1])), df$var))

---

正如akrun所展示的，如果不使用

聚集

和

分组

（如问题中所述），可能会更容易完成。但如果你想知道怎么做的话，就在这里

df %>% 
  gather(key, value, -var) %>% 
  group_by(var) %>% 
  expand(year = value[1]:value[2])

# # A tibble: 9 x 2
# # Groups:   var [2]
#   var    year
#   <fct> <int>
# 1 A      2000
# 2 A      2001
# 3 A      2002
# 4 A      2003
# 5 A      2004
# 6 A      2005
# 7 B      2002
# 8 B      2003
# 9 B      2004

编辑：正如markus指出的，您不需要先用data.table转换为long，您可以一步完成（不包括上面代码块中的两行库/setDT）。这与akrun的tidyverse答案类似

df[, .(year = start_year:end_year), by=var]

---

带有

seq

的短基R解决方案

stack(setNames(Map(seq, df[[2]], df[[3]]), df[[1]]))
#   values ind
# 1   2000   A
# 2   2001   A
# 3   2002   A
# 4   2003   A
# 5   2004   A
# 6   2005   A
# 7   2002   B
# 8   2003   B
# 9   2004   B

数据

df
df[, .(year = start_year:end_year), by=var]

stack(setNames(Map(seq, df[[2]], df[[3]]), df[[1]]))
#   values ind
# 1   2000   A
# 2   2001   A
# 3   2002   A
# 4   2003   A
# 5   2004   A
# 6   2005   A
# 7   2002   B
# 8   2003   B
# 9   2004   B

df <- structure(list(var = structure(1:2, .Label = c("A", "B"), class = "factor"), 
    start_year = c(2000, 2002), end_year = c(2005, 2004)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-2L))