我有两个数据帧，一个带有我的数据（data），另一个带有查询表（lookup）。数据包括名为claims的列；其单元格中填充着一个或多个代码，用于标识在特定案件中提出的法律要求的类型（每一行代表一个案件）。多种类型的索赔用分号分隔。
lookup数据帧具有三列：code，category和so_category。 code列列出了claims的{{1}}列中使用的每个唯一声明代码。 data包含我分配给该声明的类别，category分配了特定so_category所适合的更高级别的类别。
我想做的是向category和data的{{1}}中添加一列，根据是否有{{1} }（分别对应于category和so_category）。
以下是我的数据框的示例：
claimscategory所以我想以编程方式生成的内容是：
so_category我对R还是很陌生，很茫然地想出如何做到这一点-任何指导都将不胜感激！
答案 0 :(得分：1)
在基数R中，我们可以找到所有需要匹配的unique so_category（all_category）。将claims和;上的match与code中的lookup分开，得到相应的so_category并给出1/0值基于all_category中类别的存在/不存在。
all_category <- unique(lookup$so_category)
data[all_category] <- t(sapply(strsplit(data$claims, ";"), function(x)
as.integer(all_category %in% lookup$so_category[match(x, lookup$code)])))
data
# Case claims f_statute st_statute common_law
#1 1 wiretap;fdcpa 1 0 1
#2 2 ca_ucl;comlaw 0 1 1
#3 3 tort;comlaw;wiretap;ca_ucl 1 1 1
数据
data <- structure(list(Case = 1:3, claims = c("wiretap;fdcpa",
"ca_ucl;comlaw", "tort;comlaw;wiretap;ca_ucl")),
row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")
lookup <- structure(list(code = c("wiretap", "fdcpa", "ca_ucl", "comlaw",
"tort"), category = c("f_wiretap", "f_con_prot", "st_con_prot",
"com_law", "com_law"), so_category = c("f_statute", "f_statute",
"st_statute", "common_law", "common_law")), row.names = c(NA,
-5L), class = "data.frame")
答案 1 :(得分：0)
这是tidyverse的一个选项，其中我们用;分隔定界符separate_rows的'claims'列，然后使用（left_join）进行联接（spread） 'lookup'数据集，在获取distinct行并将其输出与原始数据集连接后，将其library(tidyverse)
data %>%
separate_rows(claims, sep=";") %>%
left_join(lookup, by = c("claims" = "code")) %>%
select(-claims, -category) %>%
distinct(Case, so_category) %>%
mutate(val = 1) %>%
spread(so_category, val, fill = 0) %>%
right_join(data) %>%
select(names(data), everything())
# Case claims common_law f_statute st_statute
#1 1 wiretap;fdcpa 0 1 0
#2 2 ca_ucl;comlaw 1 0 1
#3 3 tort;comlaw;wiretap;ca_ucl 1 1 1
转换为'wide'格式
data <- structure(list(Case = 1:3, claims = c("wiretap;fdcpa",
"ca_ucl;comlaw", "tort;comlaw;wiretap;ca_ucl")),
row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")
lookup <- structure(list(code = c("wiretap", "fdcpa", "ca_ucl", "comlaw",
"tort"), category = c("f_wiretap", "f_con_prot", "st_con_prot",
"com_law", "com_law"), so_category = c("f_statute", "f_statute",
"st_statute", "common_law", "common_law")), row.names = c(NA,
-5L), class = "data.frame")
{{1}}