blocks|key|2980400|text|也许你在找uncount|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2980401|library(tidyr)
library(dplyr)

df+%25>%25+
++uncount(count)|code-block|syntax|javascript|2980402|这会返回|2980403|#+A+tibble:+10+x+1
+++value
+++<dbl>
+1++8.76
+2++8.76
+3++8.76
+4++6.24
+5++6.24
+6++6.54
+7++6.54
+8++6.54
+9+11.0+
10+16.7+|2980404|entityMap^0|5|7|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@$9|R|A|S|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|T|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|U|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|V|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|-4|5|6|7|W|8|@]|D|@]|E|$]]]|P|$]]

Maybe you are looking for <code>uncount</code>?
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>library(tidyr)
library(dplyr)

df %&gt;% 
 uncount(count)
</code></pre>
This returns
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code># A tibble: 10 x 1
 value
 &lt;dbl&gt;
 1 8.76
 2 8.76
 3 8.76
 4 6.24
 5 6.24
 6 6.54
 7 6.54
 8 6.54
 9 11.0 
10 16.7 
</code></pre>

blocks|key|91132|text|当一个或多个Y为NA+(或负)时，我可以再现该错误：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|91133|df
#+++++++X++Y
#+1++8.76++3
#+2+24.69+NA
#+3++6.24++2
#+4++1.17++0
#+5++6.54++3
#+6+10.29++0
#+7+11.04++1
#+8+16.71++1
rep(df$X,+df$Y)
#+Error+in+rep(df$X,+df$Y)+:+invalid+'times'+argument
df$Y[2]+<-++-1
rep(df$X,+df$Y)
#+Error+in+rep(df$X,+df$Y)+:+invalid+'times'+argument|code-block|syntax|javascript|91134|我们可以用NA替换0|91135|rep(df$X,+pmax(0,+df$Y,+na.rm+=+TRUE))
#++[1]++8.76++8.76++8.76++6.24++6.24++6.54++6.54++6.54+11.04+16.71|91136|数据|91137|df+<-+structure(list(X+=+c(8.76,+24.69,+6.24,+1.17,+6.54,+10.29,+11.04,+16.71),+Y+=+c(3L,+NA,+2L,+0L,+3L,+0L,+1L,+1L)),+row.names+=+c(NA,+-8L),+class+=+"data.frame")|91138|entityMap^0|6|1|8|2|0|0|5|2|9|1|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|C]|$9|X|A|Y|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|Z|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|10|8|@$9|11|A|12|B|C]|$9|13|A|14|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|15|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|P|5|6|7|16|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|R|5|H|7|17|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|S|3|-4|5|6|7|18|8|@]|D|@]|E|$]]]|T|$]]

I can reproduce that error when one or more <code>Y</code> is <code>NA</code> (or negative):
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>df
# X Y
# 1 8.76 3
# 2 24.69 NA
# 3 6.24 2
# 4 1.17 0
# 5 6.54 3
# 6 10.29 0
# 7 11.04 1
# 8 16.71 1
rep(df$X, df$Y)
# Error in rep(df$X, df$Y) : invalid 'times' argument
df$Y[2] &lt;- -1
rep(df$X, df$Y)
# Error in rep(df$X, df$Y) : invalid 'times' argument
</code></pre>
We can replace the <code>NA</code> with <code>0</code>:
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>rep(df$X, pmax(0, df$Y, na.rm = TRUE))
# [1] 8.76 8.76 8.76 6.24 6.24 6.54 6.54 6.54 11.04 16.71
</code></pre>
Data
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>df &lt;- structure(list(X = c(8.76, 24.69, 6.24, 1.17, 6.54, 10.29, 11.04, 16.71), Y = c(3L, NA, 2L, 0L, 3L, 0L, 1L, 1L)), row.names = c(NA, -8L), class = &quot;data.frame&quot;)
</code></pre>

blocks|key|91147|text|A基本R备选方案：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|91148|transform(df[rep(seq_len(nrow(df)),+df$y),],+y+=+sequence(df$y))|code-block|syntax|javascript|91149|产出：|91150|++++++++x+y
1++++8.76+1
1.1++8.76+2
1.2++8.76+3
3++++6.24+1
3.1++6.24+2
5++++6.54+1
5.1++6.54+2
5.2++6.54+3
7+++11.04+1
8+++16.71+1|91151|数据：|91152|df+<-+structure(list(x+=+c(8.76,+24.69,+6.24,+1.17,+6.54,+10.29,+11.04,+
16.71),+y+=+c(3L,+0L,+2L,+0L,+3L,+0L,+1L,+1L)),+class+=+"data.frame",+row.names+=+c(NA,+
-8L))|91153|entityMap^0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|R|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|T|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|L|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|D|7|V|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|O|3|-4|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]]|P|$]]

A base R alternative:
<pre><code>transform(df[rep(seq_len(nrow(df)), df$y),], y = sequence(df$y))
</code></pre>
output:
<pre><code> x y
1 8.76 1
1.1 8.76 2
1.2 8.76 3
3 6.24 1
3.1 6.24 2
5 6.54 1
5.1 6.54 2
5.2 6.54 3
7 11.04 1
8 16.71 1
</code></pre>
data:
<pre><code>df &lt;- structure(list(x = c(8.76, 24.69, 6.24, 1.17, 6.54, 10.29, 11.04, 
16.71), y = c(3L, 0L, 2L, 0L, 3L, 0L, 1L, 1L)), class = &quot;data.frame&quot;, row.names = c(NA, 
-8L))
</code></pre>

I have a fairly large data set (18,000) rows with 2 columns off interest. I would like to treat one (X) as the quantitative values, and the other (Y) as counts, and repeat the X data based on the counts. Due to the nature off the data, there are repeat values in the X column, and I just want to create a new data set containing all X values and its repeated measurements. I have tried doing the following, but it returns an invalid times argument: <code>rep, df$X, df$Y</code>
I am not sure why this error is occurring, and don't know where to go from here. Any help is appreciated. Below is a small sample of my data.
<pre><code>8.76 3
24.69 0
6.24 2
1.17 0
6.54 3
10.29 0
11.04 1
16.71 1
</code></pre>

Need an R function to replicate X data by Y counts, where X contains some repeated values

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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