如何在R中使用dplyr生成以当前行为条件的多行？

我有一个包含多个4位代码的数据帧。根据第三个数字的值，我希望以以下方式操作数据帧：

如果是第三位数字！=“0”不执行任何操作

如果第三位数字==“0”，则删除此元素并用以下元素替换它xx{10-99}。其中xx是元素的首两位数字，{10-99}表示应将{xx10，xx11，xx12，…，xx99}添加到数据帧中

有什么想法可以用dplyr实现吗？ 提前谢谢

e、 g

df
library（dplyr）
dat%
过滤器（substr（代码，3，3）=“0”）%>%
行（）
做({
新代码%
绑定行（筛选器（dat，substr（代码，3，3）！=“0”），）
##tibble:5 x 2
#身份证号码
#    
# 1     1 1111 
# 2     2 2200 
# 3     2 2201 
# 4     2 2202 
# 5     2 2203 

我从00到03，你可以填到你想要的任何地方。
使用
tidyr:：uncount的另一种方法

df%uncount（ifelse（substr（id，3，3）='0'，90，1））%>%
分组依据（id）%>%
突变（id=ifelse）（substr（id，3，3）='0'，
粘贴0（子字符串（id，1，2），行号（）+9），
id））%>%
解组
#>#A tibble:183 x 1
#>身份证
#>    
#>  1 1111 
#>  2 1231 
#>  3 1010 
#>  4 1011 
#>  5 1012 
#>  6 1013 
#>  7 1014 
#>  8 1015 
#>  9 1016 
#> 10 1017 
#>#…还有173行

由（v2.0.0）于2021-05-28创建，请包含您尝试过的代码。如果您创建一个小的可复制示例以及预期输出，将更容易提供帮助。请阅读。感谢您从一些示例数据开始，DimitrisPassas。一些想法：（1）
print（df）
是无关的，没有它的输出，即使这样，我也不认为它增加了什么（因为
df
是不言而喻的）；（2）你修复了它，但请不要在原始数据中添加高光，这会破坏我们正在寻找的模式。也就是说，
10**00**
击败了“第三个字符”比较，并要求我们手动编辑示例数据。修复程序更有用。输出具有提示性，并且足够清晰，通常“预期输出”位于正确的R
类中，例如截断的帧。Thx！