เพิ่มแถวใหม่ไปยัง dataframe ที่ดัชนีแถวที่เฉพาะเจาะจงไม่ได้ต่อท้าย?

รหัสต่อไปนี้รวม vector กับ dataframe:

newrow = c(1:4)
existingDF = rbind(existingDF,newrow)

อย่างไรก็ตามรหัสนี้จะแทรกแถวใหม่ที่ส่วนท้ายของ dataframe เสมอ

ฉันจะแทรกแถวที่จุดที่ระบุในดาต้าเฟรมได้อย่างไร? ตัวอย่างเช่นสมมติว่า dataframe มี 20 แถวฉันจะแทรกแถวใหม่ระหว่างแถวที่ 10 และ 11 ได้อย่างไร

นี่เป็นวิธีแก้ปัญหาที่หลีกเลี่ยงการโทร (มักจะช้า) rbind:

existingDF <- as.data.frame(matrix(seq(20),nrow=5,ncol=4))
r <- 3
newrow <- seq(4)
insertRow <- function(existingDF, newrow, r) {
  existingDF[seq(r+1,nrow(existingDF)+1),] <- existingDF[seq(r,nrow(existingDF)),]
  existingDF[r,] <- newrow
  existingDF
}

> insertRow(existingDF, newrow, r)
  V1 V2 V3 V4
1  1  6 11 16
2  2  7 12 17
3  1  2  3  4
4  3  8 13 18
5  4  9 14 19
6  5 10 15 20

หากความเร็วมีความสำคัญน้อยกว่าความคมชัดโซลูชันของ @ Simon ก็ทำงานได้ดี:

existingDF <- rbind(existingDF[1:r,],newrow,existingDF[-(1:r),])
> existingDF
   V1 V2 V3 V4
1   1  6 11 16
2   2  7 12 17
3   3  8 13 18
4   1  2  3  4
41  4  9 14 19
5   5 10 15 20

(หมายเหตุเราจัดทำดัชนีrต่างกัน)

และในที่สุดมาตรฐาน:

library(microbenchmark)
microbenchmark(
  rbind(existingDF[1:r,],newrow,existingDF[-(1:r),]),
  insertRow(existingDF,newrow,r)
)

Unit: microseconds
                                                    expr     min       lq   median       uq       max
1                       insertRow(existingDF, newrow, r) 660.131 678.3675 695.5515 725.2775   928.299
2 rbind(existingDF[1:r, ], newrow, existingDF[-(1:r), ]) 801.161 831.7730 854.6320 881.6560 10641.417

มาตรฐาน

@MatthewDowle ชี้ไปที่ฉันเสมอดังนั้นจึงต้องมีการตรวจสอบมาตรฐานเพื่อปรับขนาดเมื่อขนาดของปัญหาเพิ่มขึ้น ที่นี่เราไปแล้ว:

benchmarkInsertionSolutions <- function(nrow=5,ncol=4) {
  existingDF <- as.data.frame(matrix(seq(nrow*ncol),nrow=nrow,ncol=ncol))
  r <- 3 # Row to insert into
  newrow <- seq(ncol)
  m <- microbenchmark(
   rbind(existingDF[1:r,],newrow,existingDF[-(1:r),]),
   insertRow(existingDF,newrow,r),
   insertRow2(existingDF,newrow,r)
  )
  # Now return the median times
  mediansBy <- by(m$time,m$expr, FUN=median)
  res <- as.numeric(mediansBy)
  names(res) <- names(mediansBy)
  res
}
nrows <- 5*10^(0:5)
benchmarks <- sapply(nrows,benchmarkInsertionSolutions)
colnames(benchmarks) <- as.character(nrows)
ggplot( melt(benchmarks), aes(x=Var2,y=value,colour=Var1) ) + geom_line() + scale_x_log10() + scale_y_log10()

@ โซลูชั่นของ Roland มีขนาดค่อนข้างดีแม้จะมีการโทรไปที่rbind:

                                                              5       50     500    5000    50000     5e+05
insertRow2(existingDF, newrow, r)                      549861.5 579579.0  789452 2512926 46994560 414790214
insertRow(existingDF, newrow, r)                       895401.0 905318.5 1168201 2603926 39765358 392904851
rbind(existingDF[1:r, ], newrow, existingDF[-(1:r), ]) 787218.0 814979.0 1263886 5591880 63351247 829650894

พล็อตในระดับเชิงเส้น:

และมาตราส่วนล็อก - ล็อก:

insertRow2 <- function(existingDF, newrow, r) {
  existingDF <- rbind(existingDF,newrow)
  existingDF <- existingDF[order(c(1:(nrow(existingDF)-1),r-0.5)),]
  row.names(existingDF) <- 1:nrow(existingDF)
  return(existingDF)  
}

insertRow2(existingDF,newrow,r)

  V1 V2 V3 V4
1  1  6 11 16
2  2  7 12 17
3  1  2  3  4
4  3  8 13 18
5  4  9 14 19
6  5 10 15 20

microbenchmark(
+   rbind(existingDF[1:r,],newrow,existingDF[-(1:r),]),
+   insertRow(existingDF,newrow,r),
+   insertRow2(existingDF,newrow,r)
+ )
Unit: microseconds
                                                    expr     min       lq   median       uq      max
1                       insertRow(existingDF, newrow, r) 513.157 525.6730 531.8715 544.4575 1409.553
2                      insertRow2(existingDF, newrow, r) 430.664 443.9010 450.0570 461.3415  499.988
3 rbind(existingDF[1:r, ], newrow, existingDF[-(1:r), ]) 606.822 625.2485 633.3710 653.1500 1489.216

คุณควรลองแพ็คเกจ dplyr

library(dplyr)
a <- data.frame(A = c(1, 2, 3, 4),
               B = c(11, 12, 13, 14))


system.time({
for (i in 50:1000) {
    b <- data.frame(A = i, B = i * i)
    a <- bind_rows(a, b)
}

})

เอาท์พุต

   user  system elapsed 
   0.25    0.00    0.25

ตรงกันข้ามกับการใช้ฟังก์ชั่น rbind

a <- data.frame(A = c(1, 2, 3, 4),
                B = c(11, 12, 13, 14))


system.time({
    for (i in 50:1000) {
        b <- data.frame(A = i, B = i * i)
        a <- rbind(a, b)
    }

})

เอาท์พุต

   user  system elapsed 
   0.49    0.00    0.49 

มีการเพิ่มประสิทธิภาพบางอย่าง

ตัวอย่างเช่นคุณต้องการเพิ่มแถวของตัวแปร 2 ไปยังตัวแปร 1 ของข้อมูลชื่อ "edge" เพียงแค่ทำเช่นนี้

allEdges <- data.frame(c(edges$V1,edges$V2))