我正在使用R中的一个非常大的数据集,并且已经使用数据框进行操作,并决定切换到data.tables以帮助加快操作速度。我无法理解J操作,特别是我正在尝试生成虚拟变量,但我无法弄清楚如何在data.tables []中编写条件操作。
MWE:
test <- data.table("index"=rep(letters[1:10],100),"var1"=rnorm(1000,0,1))
我想要做的是将a
列添加到j
作为虚拟变量,以便在a
时列1
的值为index == "a"
}和0
否则。在data.frame环境中,它看起来像:
test$a <- 0
test$a[test$index=='a'] <- 1
答案 0 :(得分:27)
这似乎可以满足您的需求:
inds <- unique(test$index)
test[, (inds) := lapply(inds, function(x) index == x)]
给出了
index var1 a b c d e f g h i j
1: a 0.25331851 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
2: b -0.02854676 FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
3: c -0.04287046 FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
4: d 1.36860228 FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
5: e -0.22577099 FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
---
996: f -1.02040059 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
997: g -1.31345092 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
998: h -0.49448088 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
999: i 1.75175715 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
1000: j 0.05576477 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
这是另一种方式:
dcast(test, index + var1 ~ index, fun = length)
# or, if you want to preserve row order
dcast(test[, r := .I], r + index + var1 ~ index, fun = length)[, r := NULL]
另一个:
rs = split(seq(nrow(test)), test$index)
test[, names(rs) := FALSE ]
for (n in names(rs)) set(test, i = rs[[n]], j = n, v = TRUE )