Question

说我有：

df = data.frame(var = rnorm(10), 
           apple = c(rep(1, 5), rep(0, 5)),
           pear = c(rep(0, 5), rep(1, 3), rep(0, 2)),
           banana = c(rep(0, 8), c(rep(1, 2))))
df

#     var          apple pear banana
# 1   0.83909475     1    0      0
# 2  -0.49670792     1    0      0
# 3  -0.33740589     1    0      0
# 4  -0.94037675     1    0      0
# 5   0.50043212     1    0      0
# 6  -0.05489703     0    1      0
# 7   0.90638714     0    1      0
# 8  -0.01192395     0    1      0
# 9   1.80543603     0    0      1
# 10  0.56456775     0    0      1

我想要

#     var            Group
# 1   0.83909475     apple  
# 2  -0.49670792     apple  
# 3  -0.33740589     apple
# 4  -0.94037675     apple
# 5   0.50043212     apple
# 6  -0.05489703     pear
# 7   0.90638714     pear
# 8  -0.01192395     pear
# 9   1.80543603     banana
# 10  0.56456775     banana

使用melt或类似的东西是否有一种优雅的方法？

Answer 1

您可以使用矩阵乘法

来完成此操作

autoindex

或选择最大的列（因为列是互斥的）

colnames(df[2:4])[as.matrix(df[2:4]) %*% 1:3]

或使用colnames(df[2:4])[max.col(df[2:4])]

reshape2::melt

将虚拟变形器融入一组变量中

1 个答案: