R 将计数数据转换为多个二进制记录

我有计数数据（Pup列），需要将其转换为二进制记录。我想根据计数数据创建二进制记录，例如，如果我的计数为7，我想创建7个二进制（状态）记录，同时重复并保留所有相关数据

我有几个数据集，我需要这样做，所以我想创建一个函数来做到这一点

Pup(count) Year  Survey.Typ   File.Name                     ice.ras.va
2          2008    Air        asi-n3125-20080223.tif 200    -32.0000

我希望在Pups列上有显示存在和不存在的数据框，以便在一个站点有多个计数时，将有多个存在数据记录

预期结果是：

Pup(present) Year  Survey.Typ   File.Name                     ice.ras.va
1            2008    Air        asi-n3125-20080223.tif 200    -32.0000
1            2008    Air        asi-n3125-20080223.tif 200    -32.0000

---

一种解决方案是在单元格中创建一个“存在”事件列表，然后使用

tidyr

包中的

unest

取消列表，即展开data.frame

library("dplyr")

# Making up some data
df <- data.frame(pup_id = 1:10,
                 metadata = sample(LETTERS, 10),
                 count = rpois(10, 3) + 1L)

#    pup_id metadata count
# 1       1        M     2
# 2       2        X     6
# 3       3        O     3
# 4       4        Z     6
# 5       5        H     7
# 6       6        U     1
# 7       7        L     2
# 8       8        P     5
# 9       9        Q     6
# 10     10        S     8

# Create a vector of presence for each pup
df_with_presence_list <-
  df %>%
  group_by(pup_id) %>%
  mutate(presence = list(rep(1, count)))

# This has added a list-column that we can now unnest
# You can do it all in one step but it was to show you

df_with_presence <- 
  df_with_presence_list %>%
  tidyr::unnest(presence)

#   # A tibble: 46 x 4
#   # Groups:   pup_id [10]
#   pup_id metadata count presence
#    <int> <fct>    <int>    <dbl>
# 1      1 M            2        1
# 2      1 M            2        1
# 3      2 X            6        1
# 4      2 X            6        1
# 5      2 X            6        1
# 6      2 X            6        1
# 7      2 X            6        1
# 8      2 X            6        1
# 9      3 O            3        1
# 10     3 O            3        1
# # … with 36 more rows

库（“dplyr”）
#编造一些数据
df%
变异（存在=列表（代表（1，计数）））
#这增加了一个列表列，我们现在可以取消它
#你可以在一个步骤中完成所有的事情，但这是为了向你展示
df_与_存在百分比
tidyr:：unnest（存在）
##A tibble:46 x 4
##组：幼犬id[10]
#存在pup_id元数据计数
#             
#1米2 1
#2 1米2 1
#3 2 X 6 1
#4 2 X 6 1
#5 2 X 6 1
#62x61
#72x61
#82x61
#93O31
#103O31
##…还有36行

一种解决方案是在单元格中创建“存在”事件列表，然后使用

tidyr

包中的

unnest

取消列表，即展开data.frame

library("dplyr")

# Making up some data
df <- data.frame(pup_id = 1:10,
                 metadata = sample(LETTERS, 10),
                 count = rpois(10, 3) + 1L)

#    pup_id metadata count
# 1       1        M     2
# 2       2        X     6
# 3       3        O     3
# 4       4        Z     6
# 5       5        H     7
# 6       6        U     1
# 7       7        L     2
# 8       8        P     5
# 9       9        Q     6
# 10     10        S     8

# Create a vector of presence for each pup
df_with_presence_list <-
  df %>%
  group_by(pup_id) %>%
  mutate(presence = list(rep(1, count)))

# This has added a list-column that we can now unnest
# You can do it all in one step but it was to show you

df_with_presence <- 
  df_with_presence_list %>%
  tidyr::unnest(presence)

#   # A tibble: 46 x 4
#   # Groups:   pup_id [10]
#   pup_id metadata count presence
#    <int> <fct>    <int>    <dbl>
# 1      1 M            2        1
# 2      1 M            2        1
# 3      2 X            6        1
# 4      2 X            6        1
# 5      2 X            6        1
# 6      2 X            6        1
# 7      2 X            6        1
# 8      2 X            6        1
# 9      3 O            3        1
# 10     3 O            3        1
# # … with 36 more rows

库（“dplyr”）
#编造一些数据
df%
变异（存在=列表（代表（1，计数）））
#这增加了一个列表列，我们现在可以取消它
#你可以在一个步骤中完成所有的事情，但这是为了向你展示
df_与_存在百分比
tidyr:：unnest（存在）
##A tibble:46 x 4
##组：幼犬id[10]
#存在pup_id元数据计数
#             
#1米2 1
#2 1米2 1
#3 2 X 6 1
#4 2 X 6 1
#5 2 X 6 1
#62x61
#72x61
#82x61
#93O31
#103O31
##…还有36行

您能举一个您想要的输出的例子吗？为了更清楚地了解您希望获得的内容，您是否可以提供一份数据样本，例如使用

dput（head（df））

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