如何将单行dataframe与字符向量合并为目标格式的dataframe？

问题场景 #

现有一个单行元数据DataFrame：

# 示例数据
meta_df <- data.frame(
  Donor = "WT5",
  Treatment = "ST002_50uM",
  Timepoint = "6hr",
  row.names = "MK434_016"
)

以及一个包含细胞ID的字符向量：

cell_ids <- c("AAACAAGCAAACAAGAATTCGGTT-1", "AAACAAGCAAACAATCATTCGGTT-1", 
              "AAACAAGCAAACCTGAATTCGGTT-1", "AAACAAGCAAACTTGGATTCGGTT-1", 
              "AAACAAGCAAAGACCCATTCGGTT-1", "AAACAAGCAAAGGTAAATTCGGTT-1")

需要将元数据重复对应次数，把字符向量作为新行名，得到每行对应一个细胞ID的DataFrame。

实现方法 #

方法1：基础R代码

核心思路是重复单行数据至字符向量长度，再替换行名：

# 重复单行DataFrame，次数等于cell_ids的元素个数
result_df <- meta_df[rep(1, length(cell_ids)), ]
# 替换为目标行名
rownames(result_df) <- cell_ids

方法2：dplyr包简化实现

如果习惯用tidyverse工具链：

library(dplyr)

result_df <- meta_df %>%
  # 重复所有行（这里仅1行）指定次数
  slice(rep(1:n(), each = length(cell_ids))) %>%
  # 赋值新行名
  `rownames<-`(cell_ids)

说明 #

之前尝试的rbind()需要行数匹配的数据集才能合并，paste()是字符拼接操作，都不适合这种"单行数据批量重复+替换行名"的场景，上述两种方法可以直接得到你需要的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jcorn427