Question

我每次观察的数据都有一组＆＃34;口味＆＃34;。我想将这些集合（在PostgreSQL中作为text[]数组存在）转换为各种风味存在的指标，因为我想研究风味如何或不合作。

我现在所拥有的是工作，但我实际上喜欢运行更复杂的变体，我有一种预感，即我将数据整合在一起的方式远没有那么优雅。我尝试使用tidyr和dplyr软件包，但看不到如何应用这些软件包。

有更好的方法（使用R）吗？

以下是一些示例代码：

library("PostgreSQL")

pg <- dbConnect(PostgreSQL())

# Make the data set in the form I have it.
rs <- dbGetQuery(pg, "
     DROP TABLE IF EXISTS icecream ;

     CREATE TABLE icecream (id text, date date, flavours text[]);

     INSERT INTO icecream (id, date, flavours) VALUES 
     ('a', '2013-01-01', ARRAY['Chocolate', 'Vanilla']),
     ('b', '2013-01-01', ARRAY['Strawberry', 'Vanilla']),
     ('b', '2013-02-01', ARRAY['Raspberry', 'Lemon']),
     ('c', '2013-01-01', ARRAY['Raspberry', 'Blueberry']);")

# Get data in an R-friendly format
df <- dbGetQuery(pg, "    
     SELECT id, date, UNNEST(flavours) AS flavour
     FROM icecream;")

rs <- dbDisconnect(pg)

# Rearrange data and look at correlations
library(reshape2)
temp <- dcast(df, id + date ~ flavour, value.var="flavour")
temp[, -c(1,2)] <- !is.na(temp[, -c(1,2)])
cor(temp[, -c(1,2)])

以下是数据的最终结果：

  id       date Blueberry Chocolate Lemon Raspberry Strawberry Vanilla
1  a 2013-01-01     FALSE      TRUE FALSE     FALSE      FALSE    TRUE
2  b 2013-01-01     FALSE     FALSE FALSE     FALSE       TRUE    TRUE
3  b 2013-02-01     FALSE     FALSE  TRUE      TRUE      FALSE   FALSE
4  c 2013-01-01      TRUE     FALSE FALSE      TRUE      FALSE   FALSE

以下是我想要做的分析的例证：

> cor(temp[, -c(1,2)])
            Blueberry  Chocolate      Lemon  Raspberry Strawberry    Vanilla
Blueberry   1.0000000 -0.3333333 -0.3333333  0.5773503 -0.3333333 -0.5773503
Chocolate  -0.3333333  1.0000000 -0.3333333 -0.5773503 -0.3333333  0.5773503
Lemon      -0.3333333 -0.3333333  1.0000000  0.5773503 -0.3333333 -0.5773503
Raspberry   0.5773503 -0.5773503  0.5773503  1.0000000 -0.5773503 -1.0000000
Strawberry -0.3333333 -0.3333333 -0.3333333 -0.5773503  1.0000000  0.5773503
Vanilla    -0.5773503  0.5773503 -0.5773503 -1.0000000  0.5773503  1.0000000

要跳过PostgreSQL，我想可以使用此信息将df拉到一起。我包括PostgreSQL，以防更优雅的解决方案更有效地使用PostgreSQL。

dput(df)
structure(list(id = c("a", "a", "b", "b", "b", "b", "c", "c"), 
    date = structure(c(15706, 15706, 15706, 15706, 15737, 15737, 
    15706, 15706), class = "Date"), flavour = c("Chocolate", 
    "Vanilla", "Strawberry", "Vanilla", "Raspberry", "Lemon", 
    "Raspberry", "Blueberry")), .Names = c("id", "date", "flavour"
), row.names = c(NA, 8L), class = "data.frame")

Answer 1

任何postgres解决方案都不那么优雅。您必须使用crosstab，这需要为每种口味定义列。

以下是 dplyr 和 tidyr 的方式：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
    mutate_(indicator=~TRUE) %>%
    spread('flavour', 'indicator', fill=FALSE)

Answer 2

基于@Matthew Plourde的答案，这是一个内置于函数中的版本：

set_to_indicator <- function(df, var) {

    library(dplyr)
    library(tidyr)
    df %>%
        mutate_(indicator=~TRUE) %>%
            spread_(var, "indicator", fill=FALSE)
}

set_to_indicator(df, "flavour")

请注意，我在此使用spread的“标准评估”版本（即spread_）。（似乎很难将这么多代码添加为注释，因此我将其作为一个单独的答案。）

如何将集合转换为集合成员资格的指标？

2 个答案: