R 基于假数据集的总和值创建单个行

我正在创建一个假数据集，并希望从本质上分解一个总和，以创建可以填充随机日期的虚拟行

例如，我的

df

可能如下所示：

id    orders   skips
joe   3        0
mary  2        1
jack  5        1

我想生成的是一个

data.frame

或

data.table

如下所示，其中成功的

order

是

1

，跳过是

0

：

id    order
joe   1
joe   1
joe   1
mary  1
mary  0
mary  1
jack  1
jack  1
jack  1
jack  1
jack  0
jack  1

添加：理想情况下，如果可能，

0

值将随机混合/夹在

1

值之间。这是由于数据集在问题集中的用途有点奇怪

在一个完美的世界中，我会从给定的范围为

id

中的每个订单分配一个随机的

开始日期，这样：

id    order  date
joe   1     1/2/2016
joe   1     1/3/2016
joe   1     1/8/2016
mary  1     1/10/2016
mary  0     1/3/2016
mary  1     1/5/2016
jack  1     1/7/2016
jack  1     1/2/2016
jack  1     1/1/2016
jack  1     1/10/2016
jack  0     1/12/2016
jack  1     1/15/2016

我最初认为我可以结合使用
dcast
和
重塑
来欺骗R生成数据集，例如
dcast（df，id~orders，fun.aggregate=length）
，但这让我走错了路

但是，在他们爬行之前，必须先走路。有人能帮忙吗？
这里有一种方法可以处理
数据。表
：

dt[, .(order = rep(c(1, 0), c(orders, skips))), by = "id"]
#      id order
#1:   joe     1
#2:   joe     1
#3:   joe     1
#4:  mary     1
#5:  mary     1
#6:  mary     0
#7:  jack     1
#8:  jack     1
#9:  jack     1
#10: jack     1
#11: jack     1
#12: jack     0


数据：

library(data.table)
dt <- fread(
  "id    orders   skips
  joe   3        0
  mary  2        1
  jack  5        1"
)

库（data.table）
dt以下是一种使用
数据的方法。表
：

dt[, .(order = rep(c(1, 0), c(orders, skips))), by = "id"]
#      id order
#1:   joe     1
#2:   joe     1
#3:   joe     1
#4:  mary     1
#5:  mary     1
#6:  mary     0
#7:  jack     1
#8:  jack     1
#9:  jack     1
#10: jack     1
#11: jack     1
#12: jack     0


数据：

library(data.table)
dt <- fread(
  "id    orders   skips
  joe   3        0
  mary  2        1
  jack  5        1"
)

库（data.table）
dt您可以使用
tapply
（或者
split
和
lapply
，如果您愿意的话）在基本R中执行，然后
rbind
将所有内容重新组合在一起：

df2 <- do.call(rbind, tapply(df, df$id, 
                             function(x){
                                 data.frame(id = rep(x$id, sum(x$orders, x$skips)), 
                                            order = sample(rep(c(1, 0), c(x$orders, x$skips)))
                                 )
                             }))
rownames(df2) <- NULL

您可以在基本R中使用
taply
（或者
split
和
lappy
，如果愿意的话）然后
rbind
将所有内容重新组合在一起：

df2 <- do.call(rbind, tapply(df, df$id, 
                             function(x){
                                 data.frame(id = rep(x$id, sum(x$orders, x$skips)), 
                                            order = sample(rep(c(1, 0), c(x$orders, x$skips)))
                                 )
                             }))
rownames(df2) <- NULL

@josliber我添加了一些我的想法（
dcast
和
重塑
），但我不想让任何人陷入一个我知道是错误的兔子洞。希望这有帮助
x@josliber我添加了一些我的想法（
dcast
和
重塑
），但我不想让任何人陷入一个我知道是错误的兔子洞。希望这有帮助<代码>x现在不在我的问题中（我将返回并编辑），但您是否有任何想法，我可以如何使其尽可能使0位于中间行？e、 例如，第6行将是第5行。这是假数据集将用于解决的问题的一个怪癖。我现在的问题不是（我将返回并编辑），但您是否有任何想法，我可以如何使0尽可能位于中间行？e、 例如，第6行将是第5行。这是假数据集将用于的问题的一个怪癖。