Geschmolzenes Tabellenobjekt auf ursprünglichen Datenrahmen zurückbinden?

Question

Ich versuche zu zählen, wie oft jedes Wort in einem Datenrahmen zu einem bestimmten Zeitpunkt auftritt. Hier ist mein Datenrahmen:

library(stringr) 

df <- data.frame("Corpus" = c("this is some text", 
           "here is some more text text", 
           "more food for everyone", 
           "less for no one", 
           "something text here is some more text", 
           "everyone should go home", 
           "more random text", 
           "random text more more more", 
           "plenty of random text", 
           "the final piece of random everyone text"), 

       "Class" = c("X", "Y", "Y", "Y", "Y", 
          "Y", "Y", "Z", 
          "Z", "Z"), 

       "OpenTime" = c("12/01/2016 10:45:00", "11/07/2016 10:32:00", 
           "11/15/2015 01:45:00", "08/23/2012 1:23:00", 
           "12/17/2016 11:45:00", "12/16/2016 9:47:00", 
           "04/11/2015 04:23:00", "11/27/2016 12:12:00", 
           "08/25/2015 10:46:00", "09/27/2016 10:46:00")) 

Ich versuche, diese Ergebnisse zu erhalten:

Class OpenTime    Word Frequency 
X  12/01/2016 10:45:00 this 1 
X  12/01/2016 10:45:00 is  1 
X  12/01/2016 10:45:00 some 1 
X  12/01/2016 10:45:00 text 1 
Y  11/07/2016 10:32:00 here 1 
Y  11/07/2016 10:32:00 is  1 
Y  11/07/2016 10:32:00 some 1 
Y  11/07/2016 10:32:00 more 1 
Y  11/07/2016 10:32:00 text 2 
... 

Ich würde gerne, dies zu tun, alle mit groupby in dplyr, aber ich habe noch nicht bekam, dass zur Arbeit . Stattdessen ist es das, was ich versucht habe:

splits <- strsplit(as.character(df$Corpus), split = " ") 

counts <- lapply(splits, table) 

counts.melted <- lapply(counts, melt) 

Das gibt mir die transponierte Ansicht Ich mag:

> counts.melted 
[[1]] 
    Var1 value 
1 is  1 
2 some  1 
3 text  1 
4 this  1 

[[2]] 
    Var1 value 
1 here  1 
2 is  1 
3 more  1 
4 some  1 
5 text  1 
... 

Aber wie kann ich diese Liste von geschmolzenem Vektoren wieder mit den Originaldaten binden zu produzieren die gewünschte Ausgabe oben? Ich versuchte, rep zu verwenden, um den Class Wert für so viele Wörter zu wiederholen, die es in jeder Reihe gab, aber hatten wenig Erfolg. Es wäre einfach, dies alles in einer for Schleife zu tun, aber ich würde eher viel tun dies mit vektorisierten Methoden wie lapply.

out.df <- data.frame("RRN" = NULL, "OpenTime" = NULL, 
       "Word" = NULL, "Frequency" = NULL) 

Answer 1

Für diejenigen, die in Zukunft hierher kommen, konnte ich den Großteil der Lösung für mein Problem vektorisieren. Leider suche ich noch nach Möglichkeiten, unter lapply anstelle der for Schleife zu verwenden, aber das ist genau das, was ich will:

# split each row in the corpus column on spaces 
splits <- strsplit(as.character(df$Corpus), split = " ") 

# count the number of times each word in a row appears in that row 
counts <- lapply(splits, table) 

# melt that table to make things more palatable 
counts.melted <- lapply(counts, melt) 

# the result data frame to which we'll append our results 
out.df <- data.frame("Class" = c(), "OpenTime" = c(), 
        "Word" = c(), "Frequency" = c()) 

# it would be better to vectorize this, using something like lapply 
for(idx in 1:length(counts.melted)){ 

    # coerce the melted table at that index to a data frame 
    count.df <- as.data.frame(counts.melted[idx]) 

    # change the column names 
    names(count.df) <- c("Word", "Frequency") 

    # repeat the Classand time for that row to fill in those column 
    count.df[, 'Class'] <- rep(as.character(df[idx, "Class"]), nrow(count.df)) 
    count.df[, 'OpenTime'] <- rep(as.character(df[idx, "OpenTime"]), nrow(count.df)) 

    # append the results 
    out.df <- rbind(out.df, count.df) 
}