Реплицировать каждую строку data.frame при появлении

Вы можете сделать это в base R, используя lapply() с пользовательской функцией. Во-первых, вы разбиваете свой столбец символов на "/", в результате чего получается список векторов:

l <- strsplit(df$ID,"/")

Затем вы применяете пользовательскую функцию к каждому элементу l, используя lapply():

l_stacked <- lapply(l, function(x) 
          if(length(x) > 1) { 
          c(x[1], paste0(x[1],"-",x[-1])) } 
          else { x })

Функция сначала проверяет, есть ли у вектора length > 1. Если это так, он объединяет все элементы с первым элементом, разделенным "-". Если length <= 1, это означает, что строка не содержит "/", поэтому она возвращается как есть. Наконец, мы сглаживаем наш вывод, используя unlist(), чтобы можно было преобразовать в data.frame.

data.frame(ID = unlist(l_stacked))
#            ID
#1       bbb-5p
#2 bbb-5p-mi-98
#3  bbb-5p-6134
#4       abb-4p
#5       bbb-5p
#6 bbb-5p-mi-98

Один из способов добиться этого заключается в следующем:

library(dplyr)
library(tidyr)
res <- df %>% mutate(i=row_number(),
                     ID = strsplit(ID,split='/')) %>%
              unnest() %>% 
              group_by(i) %>%
              mutate(ID=ifelse(ID==first(ID),first(ID),paste(first(ID),ID,sep='-'))) %>%
              ungroup() %>% select(-i)
### A tibble: 6 x 1
##            ID
##         <chr>
##1       bbb-5p
##2 bbb-5p-mi-98
##3  bbb-5p-6134
##4       abb-4p
##5       bbb-5p
##6 bbb-5p-mi-98

Заметки:

1. Во-первых, создайте столбец индексации i для последующего группирования, чтобы мы могли сгруппировать каждый «корень».
2. Используйте strsplit, чтобы разделить каждую строку на "|".
3. tidyr::unnest результат в отдельные строки.
4. group_by созданный индекс i и затем, если строка является первой строкой, просто вернуть корень; в противном случае paste для добавления корня к строке с разделителем "-".
5. Наконец, ungroup и удалите созданный индексный столбец i.

Данные

df <- structure(list(ID = c("bbb-5p/mi-98/6134", "abb-4p", "bbb-5p/mi-98"
)), .Names = "ID", row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")
                 ID
1 bbb-5p/mi-98/6134
2            abb-4p
3      bbb-5p/mi-98

Вот один из вариантов использования data.table. Преобразуйте «data.frame» в «data.table» (setDT(df1, ..)) и создайте столбец имен строк, сгруппированных по «rn», разделите «ID» на /, выполните цикл по последовательности строк, paste элементы разделения на основе на индекс.

library(splitstackshape)
library(data.table)
setDT(df1, keep.rownames=TRUE)[, unlist(strsplit(ID, "/")), 
         by = rn][, .(ID=sapply(seq_len(.N), function(i) 
             paste(V1[unique(c(1,i))], collapse="-"))) , rn]

Или вариант с dplyr/tidyr/tibble. Создайте столбец с именами строк с помощью tibble::rownames_to_column, разделите строки в длинный формат с помощью separate_rows, сгруппируйте их по «rn», мы mutate «ID» pasteing элементов на основе условия длины и удалим столбец «rn».

library(dplyr)
library(tidyr)
library(tidyr)
rownames_to_column(df1, var = "rn") %>% 
         separate_rows(ID, sep="/") %>%
         group_by(rn)  %>%
         mutate(ID = if(n()>1) c(ID[1], paste(ID[1], ID[-1], sep="-")) else ID) %>%
         ungroup() %>%
         select(-rn)
 #         ID
 #        <chr>
 #1       bbb-5p
 #2 bbb-5p-mi-98
 #3  bbb-5p-6134
 #4       abb-4p
 #5       bbb-5p 
 #6 bbb-5p-mi-98