Question

我有一个庞大的数据集，其中有一列包含每个主题（行）的几个值。以下是简化的示例数据框：

data <- data.frame(subject = c(1:8), sex = c(1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 2), 
              age = c(35, 29, 31, 46, 64, 57, 49, 58), 
              v1 = c("2", "0", "3,5", "2 1", "A,4", "B,1,C", "A and B,3", "5, 6 A or C"))

> data
  subject sex age          v1
1       1   1  35           2
2       2   2  29           0
3       3   2  31         3,5  # separated by a comma
4       4   1  46         2 1  # separated by a blank space
5       5   2  64         A,4
6       6   1  57       B,1,C
7       7   1  49   A and B,3
8       8   2  58 5, 6 A or C

我首先要删除第四列（A）中的字母（B，A and B，v1，...），然后将第四列拆分为多列如下：

  subject sex age x1 x2 x3 x4 x5 x6
1       1   1  35  0  1  0  0  0  0        
2       2   2  29  0  0  0  0  0  0
3       3   2  31  0  0  1  0  1  0  
4       4   1  46  1  1  0  0  0  0
5       5   2  64  0  0  0  1  0  0
6       6   1  57  1  0  0  0  0  0
7       7   1  49  0  0  1  0  0  0
8       8   2  58  0  0  0  0  1  1

其中第一个主题在x2处取1，因为它在原始数据集中的v1处取2，第三个主题在x3和x5处取1，因为在原始数据集中它在v1处取3和5，依此类推。 / p>

我很感激这个问题的任何帮助。非常感谢。

Answer 1

您可以将此结果与数据[-4]联系起来并获得所需内容：

 0+t(sapply(as.character(data$v1), function(line) 
        sapply(1:6, function(x) x %in% unlist(strsplit(line, split="\\s|\\,"))) ))
#----------------
            [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
2              0    1    0    0    0    0
0              0    0    0    0    0    0
3,5            0    0    1    0    1    0
2 1            1    1    0    0    0    0
A,4            0    0    0    1    0    0
B,1,C          1    0    0    0    0    0
A and B,3      0    0    1    0    0    0
5, 6 A or C    0    0    0    0    1    1

Answer 2

一个解决方案：

r <- sapply(strsplit(as.character(dt$v1), "[^0-9]+"), as.numeric)
m <- as.data.frame(t(sapply(r, function(x) {
        y <- rep(0, 6)
        y[x[!is.na(x)]] <- 1
        y
     })))
data <- cbind(data[, c("subject", "sex", "age")], m)

#   subject sex age V1 V2 V3 V4 V5 V6
# 1       1   1  35  0  1  0  0  0  0
# 2       2   2  29  0  0  0  0  0  0
# 3       3   2  31  0  0  1  0  1  0
# 4       4   1  46  1  1  0  0  0  0
# 5       5   2  64  0  0  0  1  0  0
# 6       6   1  57  1  0  0  0  0  0
# 7       7   1  49  0  0  1  0  0  0
# 8       8   2  58  0  0  0  0  1  1

遵循DWin的强大解决方案，m可以修改为：

m <- as.data.frame(t(sapply(r, function(x) {
        0 + 1:6 %in% x[!is.na(x)]
     })))

将一列拆分为多列

2 个答案: