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这不是一个复杂的问题，而且我有一个解决方案，但我无法摆脱有更好方法的感觉：

我有一个按类别记录成功和机会的 data.frame，如下所示：

testFrame <- data.frame(successes = c(100, 150, 18),
                        opportunities = c(215, 194, 40),
                        category = LETTERS[1:3])
testFrame$category <- as.character(testFrame$category)

我想将其转换为“高”data.frame，其中一列 1 和 0 表示成功/失败，第二列带有类别标签。我可以使用以下代码执行此操作：

tallFrame <- lapply(1:nrow(testFrame), function(rr){
  cbind(rep(c(1, 0), c(testFrame[rr, "successes"], testFrame[rr, "opportunities"]-testFrame[rr, "successes"])), testFrame[rr, "category"])
  })
tallFrame <- data.frame(do.call(rbind, tallFrame))

结果tallFrame是一个矩阵，然后我可以毫无问题地将其转换为 data.frame，但这似乎是一个简单任务的大量代码。当然，有一种方法可以更高效地执行此操作，也许使用plyror reshape，或者我只是在寻找一些代码高尔夫。

提前致谢。

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确实有人想知道为什么您需要这样做，但无论如何...

使用的base解决方案rep

with(testFrame, data.frame(category = rep(category, opportunities), 
    indicator =  unlist(mapply(rep, times = c(successes,  opportunities-successes), 
      MoreArgs = list(x = c(0,1))))))

一个data.table解决方案（编码优雅（可能是编码高尔夫的竞争对手）

library(data.table)
DT <- data.table(testFrame)
DT[,list(indicator = rep(c(0,1), c(successes,  opportunities-successes))), by = category]
于 2012-10-21T23:13:24.163 回答
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这是plyr您正在寻找的解决方案：

ddply(testFrame, .(category), function(x) {
     data.frame(raw = c(rep(1,x$success), rep(0, x$opportunities - x$success)), 
        category = x$category)
    })
于 2012-10-21T23:28:38.203 回答