R 使用重复行创建数据帧

我想创建一个包含重复行的数据框

这是我的原始数据集：

> mtcars_columns_a
  variables_interest data_set data_set_and_variables_interest      mean
1                mpg   mtcars                      mtcars$mpg  20.09062
2               disp   mtcars                     mtcars$disp 230.72188
3                 hp   mtcars                       mtcars$hp 146.68750

这是我的愿望

> mtcars_columns_b
  variables_interest data_set data_set_and_variables_interest      mean
1                mpg   mtcars                      mtcars$mpg  20.09062
2                mpg   mtcars                      mtcars$mpg  20.09062
3               disp   mtcars                     mtcars$disp 230.72188
4               disp   mtcars                     mtcars$disp 230.72188
5                 hp   mtcars                       mtcars$hp 146.68750
6                 hp   mtcars                       mtcars$hp 146.68750

我知道如何手动完成这项工作，但这既耗时又死板。有没有一种更快速、更自动化、更灵活的方法

以下是我用来创建数据集的代码：

# mtcars data

## displays data
mtcars

## 3 row data set

### lists columns of interest
# ---- NOTE: REQUIRES MANUAL INPUT
# ---- NOTE: lists variables of interest
mtcars_columns_a <- 
  data.frame(
    c(
      "mpg",
      "disp",
      "hp"
    )
  )
# ---- NOTE: REQUIRES MANUAL INPUT
# ---- NOTE: adds colnames
names(mtcars_columns_a)[names(mtcars_columns_a) == 'c..mpg....disp....hp..'] <- 'variables_interest'

### adds data set info
mtcars_columns_a$data_set <- 
  c("mtcars")

### creates data_set_and_variables_interest column
mtcars_columns_a$data_set_and_variables_interest <- 
  paste(mtcars_columns_a$data_set,mtcars_columns_a$variables_interest,sep = "$")

### creates mean column
mtcars_columns_a$mean <-
  c(
    mean(mtcars$mpg),
    mean(mtcars$disp),
    mean(mtcars$hp)
  )

## 6 row data set., the long way

### lists columns of interest
# ---- NOTE: REQUIRES MANUAL INPUT
# ---- NOTE: lists variables of interest
mtcars_columns_b <- 
  data.frame(
    c(
      "mpg",
      "mpg",
      "disp",
      "disp",
      "hp",
      "hp"
    )
  )
# ---- NOTE: REQUIRES MANUAL INPUT
# ---- NOTE: adds colnames
names(mtcars_columns_b)[names(mtcars_columns_b) == 'c..mpg....mpg....disp....disp....hp....hp..'] <- 'variables_interest'

### adds data set info
mtcars_columns_b$data_set <- 
  c("mtcars")

### creates data_set_and_variables_interest column
mtcars_columns_b$data_set_and_variables_interest <- 
  paste(mtcars_columns_b$data_set,mtcars_columns_b$variables_interest,sep = "$")

### creates mean column
mtcars_columns_b$mean <-
  c(
    mean(mtcars$mpg),
    mean(mtcars$mpg),
    mean(mtcars$disp),
    mean(mtcars$disp),
    mean(mtcars$hp),
    mean(mtcars$hp)
  )

---

根据你的预期产出，这是你想要的东西吗

通过选择函数选择所需变量，并使用分组变量后的汇总函数计算平均值

使用mutate执行数据复制和添加附加变量（不确定是否有必要）

您可以使用dplyr:：rename函数编辑变量名

图书馆弹琴 图书馆三年 df% 选择MPG、disp、hp%>% pivot_longereverything%>% 组\按名称%>% SummaryMean=平均值 df1% arrangename%>% mutataset=mtcars， 变量=粘贴数据集，名称，sep=$ df1 >一个tibble:6x4 >名称平均数据集变量 > >1 disp 231。mtcars mtcars$disp >2 disp 231。mtcars mtcars$disp >3 hp 147。mtcars mtcars$hp >4 hp 147。mtcars mtcars$hp >5英里每加仑20.1英里每加仑$ >6英里每加仑20.1英里每加仑$ data.frame对象中的记录顺序通常没有意义，因此您可以只执行以下操作：

rbind(mtcars_columns_a, mtcars_columns_a)

如果您需要按照显示的顺序进行操作，这也很简单：

mtcars_columns_b <- rbind(mtcars_columns_a, mtcars_columns_a)
mtcars_columns_b[order(mtcars_columns_b, mtcars_columns_b$name),]

你可以像下面这样尝试

mtcars_columns_a[rep(seq(nrow(mtcars_columns_a)), each = 2),]

另一个选择是取消计数

---

从您想要的输出来看，似乎您可以只执行rbindmtcars\u columns\u a，mtcars\u columns\u a？

library(dplyr)
library(tidyr)
mtcars_columns_a %>%
   uncount(2)