我在R：
中生成以下虚拟变量时遇到问题我正在分析年度时间序列数据（时间段1948-2009）。我有两个问题：
如何为观察＃10生成虚拟变量，即1957年（1957年值= 1，否则为零）？
如何生成一个在1957年之前为零的虚拟变量，从1957年开始将值1变为2009年？
答案 0 :(得分：95)
如果您有许多变量，那么可以更好地运作的另一个选项是factor和model.matrix。
> year.f = factor(year)
> dummies = model.matrix(~year.f)
这将包括截距列（全部）和数据集中每个年份的一列，除了一列，它将是“默认”或截距值。
您可以通过在contrasts.arg中弄乱model.matrix来更改“默认”的选择方式。
此外，如果您想省略截距，您可以删除第一列或将+0添加到公式的末尾。
希望这很有用。
答案 1 :(得分：48)
生成这些虚拟变量的最简单方法如下：
> print(year)
[1] 1956 1957 1957 1958 1958 1959
> dummy <- as.numeric(year == 1957)
> print(dummy)
[1] 0 1 1 0 0 0
> dummy2 <- as.numeric(year >= 1957)
> print(dummy2)
[1] 0 1 1 1 1 1
更一般地说，您可以使用ifelse根据条件在两个值之间进行选择。因此，如果您想使用4和7，而不是0-1虚拟变量，则可以使用ifelse(year == 1957, 4, 7)。
答案 2 :(得分：35)
library(dummies)
# example data
df1 <- data.frame(id = 1:4, year = 1991:1994)
df1 <- cbind(df1, dummy(df1$year, sep = "_"))
df1
# id year df1_1991 df1_1992 df1_1993 df1_1994
# 1 1 1991 1 0 0 0
# 2 2 1992 0 1 0 0
# 3 3 1993 0 0 1 0
# 4 4 1994 0 0 0 1
答案 3 :(得分：16)
包mlr包含createDummyFeatures用于此目的：
library(mlr)
df <- data.frame(var = sample(c("A", "B", "C"), 10, replace = TRUE))
df
# var
# 1 B
# 2 A
# 3 C
# 4 B
# 5 C
# 6 A
# 7 C
# 8 A
# 9 B
# 10 C
createDummyFeatures(df, cols = "var")
# var.A var.B var.C
# 1 0 1 0
# 2 1 0 0
# 3 0 0 1
# 4 0 1 0
# 5 0 0 1
# 6 1 0 0
# 7 0 0 1
# 8 1 0 0
# 9 0 1 0
# 10 0 0 1
createDummyFeatures删除原始变量。
https://www.rdocumentation.org/packages/mlr/versions/2.9/topics/createDummyFeatures
答案 4 :(得分：13)
此处的其他答案提供了完成此任务的直接路线 - 无论如何，许多模型（例如lm）将在内部为您完成此任务。尽管如此，以下是使用Max Kuhn流行的caret和recipes包制作虚拟变量的方法。虽然有点冗长，但它们都可以轻松扩展到更复杂的情况，并且可以很好地适应各自的框架。
caret::dummyVars 使用caret，相关功能为dummyVars，其中有一个predict方法可将其应用于数据框：
df <- data.frame(letter = rep(c('a', 'b', 'c'), each = 2),
y = 1:6)
library(caret)
dummy <- dummyVars(~ ., data = df, fullRank = TRUE)
dummy
#> Dummy Variable Object
#>
#> Formula: ~.
#> 2 variables, 1 factors
#> Variables and levels will be separated by '.'
#> A full rank encoding is used
predict(dummy, df)
#> letter.b letter.c y
#> 1 0 0 1
#> 2 0 0 2
#> 3 1 0 3
#> 4 1 0 4
#> 5 0 1 5
#> 6 0 1 6
recipes::step_dummy 使用recipes，相关功能为step_dummy：
library(recipes)
dummy_recipe <- recipe(y ~ letter, df) %>%
step_dummy(letter)
dummy_recipe
#> Data Recipe
#>
#> Inputs:
#>
#> role #variables
#> outcome 1
#> predictor 1
#>
#> Steps:
#>
#> Dummy variables from letter
根据具体情况，使用prep以及bake或juice提取数据：
# Prep and bake on new data...
dummy_recipe %>%
prep() %>%
bake(df)
#> # A tibble: 6 x 3
#> y letter_b letter_c
#> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 1 0 0
#> 2 2 0 0
#> 3 3 1 0
#> 4 4 1 0
#> 5 5 0 1
#> 6 6 0 1
# ...or use `retain = TRUE` and `juice` to extract training data
dummy_recipe %>%
prep(retain = TRUE) %>%
juice()
#> # A tibble: 6 x 3
#> y letter_b letter_c
#> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 1 0 0
#> 2 2 0 0
#> 3 3 1 0
#> 4 4 1 0
#> 5 5 0 1
#> 6 6 0 1
答案 5 :(得分：9)
我通常使用这种虚拟变量做的是：
（1）如何为观察＃10生成虚拟变量，即1957年（1957年值= 1，否则为零）
data$factor_year_1 <- factor ( with ( data, ifelse ( ( year == 1957 ), 1 , 0 ) ) )
（2）如何生成一个在1957年之前为零的虚拟变量，从1957年开始到2009年的值为1？
data$factor_year_2 <- factor ( with ( data, ifelse ( ( year < 1957 ), 0 , 1 ) ) )
然后，我可以在我的模型中将此因子作为虚拟变量引入。例如，要查看变量y中是否存在长期趋势：
summary ( lm ( y ~ t, data = data ) )
希望这有帮助！
答案 6 :(得分：8)
对于问题中提供的用例，您还可以将逻辑条件与1相乘（或者更好，与1L相乘）：
# example data
df1 <- data.frame(yr = 1951:1960)
# create the dummies
df1$is.1957 <- 1L * (df1$yr == 1957)
df1$after.1957 <- 1L * (df1$yr >= 1957)
给出：
> df1 yr is.1957 after.1957 1 1951 0 0 2 1952 0 0 3 1953 0 0 4 1954 0 0 5 1955 0 0 6 1956 0 0 7 1957 1 1 8 1958 0 1 9 1959 0 1 10 1960 0 1
对于@ zx8754和@Sotos的答案中提到的用例，还有一些其他选项尚未被覆盖。
1）制作自己的make_dummies - 功能
# example data
df2 <- data.frame(id = 1:5, year = c(1991:1994,1992))
# create a function
make_dummies <- function(v, prefix = '') {
s <- sort(unique(v))
d <- outer(v, s, function(v, s) 1L * (v == s))
colnames(d) <- paste0(prefix, s)
d
}
# bind the dummies to the original dataframe
cbind(df2, make_dummies(df2$year, prefix = 'y'))
给出：
id year y1991 y1992 y1993 y1994 1 1 1991 1 0 0 0 2 2 1992 0 1 0 0 3 3 1993 0 0 1 0 4 4 1994 0 0 0 1 5 5 1992 0 1 0 0
2）使用data.table或reshape2
中的dcast - 函数
dcast(df2, id + year ~ year, fun.aggregate = length)
给出：
id year 1991 1992 1993 1994 1 1 1991 1 0 0 0 2 2 1992 0 1 0 0 3 3 1993 0 0 1 0 4 4 1994 0 0 0 1 5 5 1992 0 1 0 0
但是，如果必须在其中创建虚拟对象的列中存在重复值，则无法执行此操作。在dcast需要特定聚合函数的情况下，dcast的结果需要合并回原始函数：
# example data
df3 <- data.frame(var = c("B", "C", "A", "B", "C"))
# aggregation function to get dummy values
f <- function(x) as.integer(length(x) > 0)
# reshape to wide with the cumstom aggregation function and merge back to the original
merge(df3, dcast(df3, var ~ var, fun.aggregate = f), by = 'var', all.x = TRUE)
给出（注意结果是根据by列的顺序）：
var A B C 1 A 1 0 0 2 B 0 1 0 3 B 0 1 0 4 C 0 0 1 5 C 0 0 1
3）使用tidyr中的spread - 函数（来自dplyr的mutate）
library(dplyr)
library(tidyr)
df2 %>%
mutate(v = 1, yr = year) %>%
spread(yr, v, fill = 0)
给出：
id year 1991 1992 1993 1994 1 1 1991 1 0 0 0 2 2 1992 0 1 0 0 3 3 1993 0 0 1 0 4 4 1994 0 0 0 1 5 5 1992 0 1 0 0
答案 7 :(得分：7)
我在kaggle论坛上看到了这个：
#Generate example dataframe with character column
example <- as.data.frame(c("A", "A", "B", "F", "C", "G", "C", "D", "E", "F"))
names(example) <- "strcol"
#For every unique value in the string column, create a new 1/0 column
#This is what Factors do "under-the-hood" automatically when passed to function requiring numeric data
for(level in unique(example$strcol)){
example[paste("dummy", level, sep = "_")] <- ifelse(example$strcol == level, 1, 0)
}
答案 8 :(得分：6)
如果你想获得K个虚拟变量而不是K-1，请尝试：
dummies = table(1:length(year),as.factor(year))
最好，
答案 9 :(得分：4)
ifelse函数最适合这样的简单逻辑。
> x <- seq(1950, 1960, 1)
ifelse(x == 1957, 1, 0)
ifelse(x <= 1957, 1, 0)
> [1] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
> [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
此外，如果您希望它返回字符数据，那么您可以这样做。
> x <- seq(1950, 1960, 1)
ifelse(x == 1957, "foo", "bar")
ifelse(x <= 1957, "foo", "bar")
> [1] "bar" "bar" "bar" "bar" "bar" "bar" "bar" "foo" "bar" "bar" "bar"
> [1] "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "bar" "bar" "bar"
带嵌套的分类变量......
> x <- seq(1950, 1960, 1)
ifelse(x == 1957, "foo", ifelse(x == 1958, "bar","baz"))
> [1] "baz" "baz" "baz" "baz" "baz" "baz" "baz" "foo" "bar" "baz" "baz"
这是最直接的选择。
答案 10 :(得分：3)
另一种方法是使用mtabulate包中的qdapTools，即
df <- data.frame(var = sample(c("A", "B", "C"), 5, replace = TRUE))
var
#1 C
#2 A
#3 C
#4 B
#5 B
library(qdapTools)
mtabulate(df$var)
给出，
A B C 1 0 0 1 2 1 0 0 3 0 0 1 4 0 1 0 5 0 1 0
答案 11 :(得分：2)
这根在R底下的衬里
model.matrix( ~ iris$Species - 1)
给予
iris$Speciessetosa iris$Speciesversicolor iris$Speciesvirginica
1 1 0 0
2 1 0 0
3 1 0 0
4 1 0 0
5 1 0 0
6 1 0 0
7 1 0 0
8 1 0 0
9 1 0 0
10 1 0 0
11 1 0 0
12 1 0 0
13 1 0 0
14 1 0 0
15 1 0 0
16 1 0 0
17 1 0 0
18 1 0 0
19 1 0 0
20 1 0 0
21 1 0 0
22 1 0 0
23 1 0 0
24 1 0 0
25 1 0 0
26 1 0 0
27 1 0 0
28 1 0 0
29 1 0 0
30 1 0 0
31 1 0 0
32 1 0 0
33 1 0 0
34 1 0 0
35 1 0 0
36 1 0 0
37 1 0 0
38 1 0 0
39 1 0 0
40 1 0 0
41 1 0 0
42 1 0 0
43 1 0 0
44 1 0 0
45 1 0 0
46 1 0 0
47 1 0 0
48 1 0 0
49 1 0 0
50 1 0 0
51 0 1 0
52 0 1 0
53 0 1 0
54 0 1 0
55 0 1 0
56 0 1 0
57 0 1 0
58 0 1 0
59 0 1 0
60 0 1 0
61 0 1 0
62 0 1 0
63 0 1 0
64 0 1 0
65 0 1 0
66 0 1 0
67 0 1 0
68 0 1 0
69 0 1 0
70 0 1 0
71 0 1 0
72 0 1 0
73 0 1 0
74 0 1 0
75 0 1 0
76 0 1 0
77 0 1 0
78 0 1 0
79 0 1 0
80 0 1 0
81 0 1 0
82 0 1 0
83 0 1 0
84 0 1 0
85 0 1 0
86 0 1 0
87 0 1 0
88 0 1 0
89 0 1 0
90 0 1 0
91 0 1 0
92 0 1 0
93 0 1 0
94 0 1 0
95 0 1 0
96 0 1 0
97 0 1 0
98 0 1 0
99 0 1 0
100 0 1 0
101 0 0 1
102 0 0 1
103 0 0 1
104 0 0 1
105 0 0 1
106 0 0 1
107 0 0 1
108 0 0 1
109 0 0 1
110 0 0 1
111 0 0 1
112 0 0 1
113 0 0 1
114 0 0 1
115 0 0 1
116 0 0 1
117 0 0 1
118 0 0 1
119 0 0 1
120 0 0 1
121 0 0 1
122 0 0 1
123 0 0 1
124 0 0 1
125 0 0 1
126 0 0 1
127 0 0 1
128 0 0 1
129 0 0 1
130 0 0 1
131 0 0 1
132 0 0 1
133 0 0 1
134 0 0 1
135 0 0 1
136 0 0 1
137 0 0 1
138 0 0 1
139 0 0 1
140 0 0 1
141 0 0 1
142 0 0 1
143 0 0 1
144 0 0 1
145 0 0 1
146 0 0 1
147 0 0 1
148 0 0 1
149 0 0 1
150 0 0 1
答案 12 :(得分：1)
我使用这样的函数（对于data.table）：
data <- data.table(data)
data[, x:= droplevels(x)]
factorToDummy(data, "x")
用法：
$(function() {
$('#scrollquestion').scroll( function() {
var $width = $('#scrollquestion').outerWidth()
var $scrollWidth = $('#scrollquestion')[0].scrollWidth;
var $scrollLeft = $('#scrollquestion').scrollLeft();
if ($scrollWidth - $width === $scrollLeft){
alert('right end');
}
if ($scrollLeft===0){
alert('left end');
}
});
});
答案 13 :(得分：1)
将数据转换为data.table并使用按引用和行过滤设置
library(data.table)
dt <- as.data.table(your.dataframe.or.whatever)
dt[, is.1957 := 0]
dt[year == 1957, is.1957 := 1]
概念验证玩具示例：
library(data.table)
dt <- as.data.table(cbind(c(1, 1, 1), c(2, 2, 3)))
dt[, is.3 := 0]
dt[V2 == 3, is.3 := 1]
答案 14 :(得分：0)
您好我写了这个通用函数来生成一个虚拟变量，它基本上复制了Stata中的替换函数。
如果x是数据帧是x并且我想要一个名为a的虚拟变量，当1取值x$b
c
introducedummy<-function(x,a,b,c){
g<-c(a,b,c)
n<-nrow(x)
newcol<-g[1]
p<-colnames(x)
p2<-c(p,newcol)
new1<-numeric(n)
state<-x[,g[2]]
interest<-g[3]
for(i in 1:n){
if(state[i]==interest){
new1[i]=1
}
else{
new1[i]=0
}
}
x$added<-new1
colnames(x)<-p2
x
}
答案 15 :(得分：0)
你能做到的另一种方法是使用
ifelse(year < 1965 , 1, 0)
答案 16 :(得分：0)
我们还可以使用cSplit_e中的splitstackshape。使用@ zx8754的数据
df1 <- data.frame(id = 1:4, year = 1991:1994)
splitstackshape::cSplit_e(df1, "year", fill = 0)
# id year year_1 year_2 year_3 year_4
#1 1 1991 1 0 0 0
#2 2 1992 0 1 0 0
#3 3 1993 0 0 1 0
#4 4 1994 0 0 0 1
要使其适用于非数字数据，我们需要将type明确指定为"character"
df1 <- data.frame(id = 1:4, let = LETTERS[1:4])
splitstackshape::cSplit_e(df1, "let", fill = 0, type = "character")
# id let let_A let_B let_C let_D
#1 1 A 1 0 0 0
#2 2 B 0 1 0 0
#3 3 C 0 0 1 0
#4 4 D 0 0 0 1