变更结构表

Question

首先，我要感谢你们的帮助。当我被封锁时，我在这个网站上找到了很多解决方案！

第二，我有一个关于性能的问题:Q--我有一个这样的表：

Col1 ; Col2
Entry   X1
Home    X2
Code    X3
Entry   Y1
Home    Y2
Code    Y3

我想要这个：

Col1 ; Col2
X1   ; X2
X1   ; X3
Y1   ; Y2
Y1   ; Y3

我设法做了些事情，用了一个循环：

for (i in 1:nrow(DateFrame)){    
if(DateFrame[i,1]=="entryId")
{
entryid<-DateFrame[i,2]
}
else {}
DateFrame[i,3]<-entryid}

它非常适合2000行。但不幸的是，我有3000万行，加载1小时后，仍然没有结果(1小时后的i=50 000 .)

有人能帮我治这头痛吗？

谢谢你！

编辑:这里是日期框架源

df_source = read.table(text = 'V1   V2
entryId 2501100010101820
HomeStore   10,00
Customer    101826
HomeStore   10
Customer    101826
HomeStore   10
Customer    101826
HomeStore   10
Customer    101826
entryId 2501100010101940
HomeStore   10
Customer    101942
HomeStore   10
Customer    101942
HomeStore   10
Customer    101942
HomeStore   10
Customer    101942
entryId 2501100010101990
HomeStore 10
Customer    101999
HomeStore   10
Customer    101999
HomeStore   10
Customer    101999', header = TRUE)

这里是我想要的数据

df_result = read.table(text = 'V1   V2 Copy
entryId 2501100010101820    2501100010101820
HomeStore   10  2501100010101820
Customer    101826  2501100010101820
HomeStore   10  2501100010101820
Customer    101826  2501100010101820
HomeStore   10  2501100010101820
Customer    101826  2501100010101820
HomeStore   10  2501100010101820
Customer    101826  2501100010101820
entryId 2501100010101940    2501100010101940
HomeStore   10  2501100010101940
Customer    101942  2501100010101940
HomeStore   10  2501100010101940
Customer    101942  2501100010101940
HomeStore   10  2501100010101940
Customer    101942  2501100010101940
HomeStore   10  2501100010101940
Customer    101942  2501100010101940
entryId 2501100010101990    2501100010101990 ', header = TRUE)

Answer 1

我们将首先创建一个零向量，只要表有行。

然后，我们将与表中的"entryId“行对应的向量元素设置为1。

如果我们对这个向量进行累加和，我们将为每个entryId和随后的行(如Homestore等)有一个常量id。

然后，我们将这些ids映射到我们要查找的entryId的实际坐标。

最后，我们添加您想要的列。

entry_flags <- rep(0,nrow(df_source))
entry_flags[which(df_source$V1 == "entryId")] <- 1
entry_row_ids <- which(df_source$V1 == "entryId")
copy_row_ids <- entry_row_ids[cumsum(entry_flags)]
df_source$Copy <- df_source$V2[copy_row_ids]

(另一种效率较低的解决方案请参见编辑历史)