在現有行之間添加空白行

Question

我有一個240個案例的數據集，其中我想在每個現有行之後創建一個空行。留下480行，其中一半填滿，另一半空着（我自己想填寫一些數據）。數據

例

id groep_MNC zkhs fbeh pgebdat p_age pgesl 
1 3   1 1 1 1955-12-01 42.50000  1 
2 5   1 1 1 1943-04-09 55.16667  1 
3 7   1 1 1 1958-04-10 40.25000  1 
4 10   1 1 1 1958-04-17 40.25000  1 
5 12   1 1 2 1947-11-01 50.66667  1 
6 14   1 1 2 1952-02-02 46.41667  1 

理想的情況下， 'ID' 應該被複制，因此看起來像這樣：

id groep_MNC zkhs fbeh pgebdat p_age pgesl 
1 3   1 1 1 1955-12-01 42.50000  1 
2 3  NA NA NA   NA  NA NA 
3 5   1 1 1 1943-04-09 55.16667  1 
4 5  NA NA NA   NA  NA NA 
5 7   1 1 1 1958-04-10 40.25000  1 
6 7  NA NA NA   NA  NA NA 
7 10   1 1 1 1958-04-17 40.25000  1 
8 10  NA NA NA   NA  NA NA 
9 12   1 1 2 1947-11-01 50.66667  1 
10 12  NA NA NA   NA  NA NA 
11 14   1 1 2 1952-02-02 46.41667  1 
12 14  NA NA NA   NA  NA NA 

我試過這段代碼複製所有行：

mydf_long <- mydf[rep(1:nrow(mydf), each = 2),] 

但是，正如你所看到的，這甚至不是接近我想結束。

編輯： 感謝您的編輯和評論。我需要將我的原始數據轉換爲適合多級分析的格式。但是，數據仍然非常混亂，所以其他方法最初只適用於我的一小部分數據，但並不適用於我的整套數據。關於背景的更多信息，請參閱我的其他問題：

Reshape/gather function to create dataset ready for multilevel analysis

Tidy up and reshape messy dataset (reshape/gather/unite function)?

R - replace values by row given some statement in if loop with another value in same df

因爲我有親戚幾個「夥伴的變量，我現在要創建空白行，用夥伴數據填寫它們。

Answer 1

我們可以複製每一行，然後將行號設置爲偶數行號爲NA。

dt2 <- dt[rep(1:nrow(dt), each = 2), ] 
dt2[1:nrow(dt2) %% 2 == 0, ] <- NA 

head(dt2) 
    id groep_MNC zkhs fbeh pgebdat p_age pgesl 
1 3   1 1 1 1955-12-01 42.50000  1 
1.1 NA  NA NA NA  <NA>  NA NA 
2 5   1 1 1 1943-04-09 55.16667  1 
2.1 NA  NA NA NA  <NA>  NA NA 
3 7   1 1 1 1958-04-10 40.25000  1 
3.1 NA  NA NA NA  <NA>  NA NA 

DATA

dt <- read.table(text = " id groep_MNC zkhs fbeh pgebdat p_age pgesl 
1 3   1 1 1 1955-12-01 42.50000  1 
2 5   1 1 1 1943-04-09 55.16667  1 
3 7   1 1 1 1958-04-10 40.25000  1 
4 10   1 1 1 1958-04-17 40.25000  1 
5 12   1 1 2 1947-11-01 50.66667  1 
6 14   1 1 2 1952-02-02 46.41667  1", 
       header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) 

Answer 2

試試這個：

require(dplyr) 

df %>% 
    group_by(id) %>% 
    do(rbind(.,c(.$id,rep(NA,NCOL(df)-1)))) %>% 
    ungroup() %>% data.frame() 

輸出：

id groep_MNC zkhs fbeh pgebdat p_age pgesl 
1 3   1 1 1 1955-12-01 42.50000  1 
2 3  NA NA NA  <NA>  NA NA 
3 5   1 1 1 1943-04-09 55.16667  1 
4 5  NA NA NA  <NA>  NA NA 
5 7   1 1 1 1958-04-10 40.25000  1 
6 7  NA NA NA  <NA>  NA NA 
7 10   1 1 1 1958-04-17 40.25000  1 
8 10  NA NA NA  <NA>  NA NA 
9 12   1 1 2 1947-11-01 50.66667  1 
10 12  NA NA NA  <NA>  NA NA 
11 14   1 1 2 1952-02-02 46.41667  1 
12 14  NA NA NA  <NA>  NA NA 

的樣本數據：

require(data.table) 
df <- fread("id groep_MNC zkhs fbeh pgebdat p_age pgesl 
       3   1 1 1 1955-12-01 42.50000  1 
       5   1 1 1 1943-04-09 55.16667  1 
       7   1 1 1 1958-04-10 40.25000  1 
      10   1 1 1 1958-04-17 40.25000  1 
      12   1 1 2 1947-11-01 50.66667  1 
      14   1 1 2 1952-02-02 46.41667  1") 

Answer 3

另一種選擇使用dplyr：

library(dplyr) 
df %>% 
    split(df$id) %>% 
    Map(rbind, ., NA) %>% 
    do.call(rbind, .) %>% 
    mutate(id = rep(df$id, each = 2)) 

或者你可以使用map_dfr從purrr：

library(purrr) 
df %>% 
    group_by(id) %>% 
    map_dfr(rbind, NA) %>% 
    mutate(id = rep(df$id, each = 2)) 

結果：

# A tibble: 12 x 7 
     id groep_MNC zkhs fbeh pgebdat p_age pgesl 
    <int>  <int> <int> <int>  <chr> <dbl> <int> 
1  3   1  1  1 1955-12-01 42.50000  1 
2  3  NA NA NA  <NA>  NA NA 
3  5   1  1  1 1943-04-09 55.16667  1 
4  5  NA NA NA  <NA>  NA NA 
5  7   1  1  1 1958-04-10 40.25000  1 
6  7  NA NA NA  <NA>  NA NA 
7 10   1  1  1 1958-04-17 40.25000  1 
8 10  NA NA NA  <NA>  NA NA 
9 12   1  1  2 1947-11-01 50.66667  1 
10 12  NA NA NA  <NA>  NA NA 
11 14   1  1  2 1952-02-02 46.41667  1 
12 14  NA NA NA  <NA>  NA NA