从频率表中获取"原始"数据

Question

我一直在寻找有关美国命名趋势的一些数据.我成功地获得了2008年出生的婴儿的前1000名.这个数据在这个庄园中形成:

 male.name n.male female.name n.female
 Jacob 22272 Emma 18587
 Michael 20298 Isabella 18377
 Ethan 20004 Emily 17217
 Joshua 18924 Madison 16853
 Daniel 18717 Ava 16850
 Alexander 18423 Olivia 16845
 Anthony 18158 Sophia 15887
 William 18149 Abigail 14901
 Christopher 17783 Elizabeth 11815
 Matthew 17337 Chloe 11699

我想得到data.frame2个变量:name和gender.这可以通过循环来完成,但我认为这是解决此问题的相当低效的方法.我认为某些reshape功能可满足我的需求.

让我们假设这个制表符分隔的数据被保存到一个data.frame命名中bnames.循环可以通过功能完成:

 tmp <- character()
  for (i in 1:nrow(bnames)) {
  tmp <- c(tmp, rep(bnames[i,1], bnames[i,2]))
 }

但我希望通过基于矢量的方法实现这一目标.有什么建议？

Answer 1

因此,一个快速版本将转换data.frame并使用该rbind()函数来获得您想要的.

dataNEW <- data.frame(bnames[,1],c("m"), bnames[,c(2,3)], c("f"), bnames[,4])
colnames(dataNEW) <- c("name", "gender", "value", "name", "gender", "value")

这会给你:

          name gender value      name gender value
1        Jacob      m 22272      Emma      f 18587
2      Michael      m 20298  Isabella      f 18377
3        Ethan      m 20004     Emily      f 17217
4       Joshua      m 18924   Madison      f 16853
5       Daniel      m 18717       Ava      f 16850
6    Alexander      m 18423    Olivia      f 16845
7      Anthony      m 18158    Sophia      f 15887
8      William      m 18149   Abigail      f 14901
9  Christopher      m 17783 Elizabeth      f 11815
10     Matthew      m 17337     Chloe      f 11699

现在你可以使用rbind():

dataNGV <- rbind(dataNEW[1:3],dataNEW[4:6])

这导致:

      name gender value
1        Jacob      m 22272
2      Michael      m 20298
3        Ethan      m 20004
4       Joshua      m 18924
5       Daniel      m 18717
6    Alexander      m 18423
7      Anthony      m 18158
8      William      m 18149
9  Christopher      m 17783
10     Matthew      m 17337
11        Emma      f 18587
12    Isabella      f 18377
13       Emily      f 17217
14     Madison      f 16853
15         Ava      f 16850
16      Olivia      f 16845
17      Sophia      f 15887
18     Abigail      f 14901
19   Elizabeth      f 11815
20       Chloe      f 11699