我有一个这样的数据框:
CriterionVar Var1 Var2 Var3
3 0 0 0
1 0 0 0
2 0 0 0
5 0 0 0
我想根据Var1
的值重新编码Var2
,Var3
和CriterionVar
的值。在伪代码中,它将是这样的:
for each row
if (CriterionVar.value >= Var1.index) Var1 = 1
if (CriterionVar.value >= Var2.index) Var2 = 1
if (CriterionVar.value >= Var3.index) Var3 = 1
重新编码的数据框如下所示:
CriterionVar Var1 Var2 Var3
3 1 1 1
1 1 0 0
2 1 1 0
5 1 1 1
显然,这不是完成它的方法,因为(1)VarN
列的数量由数据值决定,(2)它只是丑陋。
感谢任何帮助。
答案 0 :(得分:3)
对于CriterionVar的更一般值,您可以使用outer
构建一个逻辑矩阵,您可以将其用于索引:
dat[2:4][outer(dat$CriterionVar, seq_along(names(dat)[-1]), ">=")] <- 1
在此示例中,返回
dat
CriterionVar Var1 Var2 Var3
1 3 1 1 1
2 1 1 0 0
3 2 1 1 0
4 5 1 1 1
使用col
的第二种方法,它返回列索引的矩阵,有点直接:
dat[2:4][dat$CriterionVar >= col(dat[-1])] <- 1
并返回所需的结果。
数据强>
dat <-
structure(list(CriterionVar = c(3L, 1L, 2L, 5L), Var1 = c(0L,
0L, 0L, 0L), Var2 = c(0L, 0L, 0L, 0L), Var3 = c(0L, 0L, 0L, 0L
)), .Names = c("CriterionVar", "Var1", "Var2", "Var3"), class = "data.frame",
row.names = c(NA, -4L))
答案 1 :(得分:2)
df[,-1] = lapply(2:NCOL(df), function(i) as.numeric(df[,1] >= (i-1)))
df
# CriterionVar Var1 Var2 Var3
#1 3 1 1 1
#2 1 1 0 0
#3 2 1 1 0
#4 5 1 1 1
数据强>
df = structure(list(CriterionVar = c(3L, 1L, 2L, 5L), Var1 = c(1,
1, 1, 1), Var2 = c(1, 0, 1, 1), Var3 = c(1, 0, 0, 1)), .Names = c("CriterionVar",
"Var1", "Var2", "Var3"), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame")
答案 2 :(得分:1)
我是vapply
的忠实支持者:它很快,你知道它会回归的形状。唯一的问题是产生的矩阵通常是横向的&#34;你想要的版本。但是t()
很容易解决这个问题。
n_var_cols <- 3
truncated_criterion <- pmin(dat[["CriterionVar"]], n_var_cols)
row_template <- rep_len(0, n_var_cols)
replace_up_to_index <- function(index) {
replace(row_template, seq_len(index), 1)
}
over_matrix <- vapply(
X = truncated_criterion,
FUN = replace_up_to_index,
FUN.VALUE = row_template
)
over_matrix <- t(over_matrix)
dat[, -1] <- over_matrix
dat
# CriterionVar Var1 Var2 Var3
# 1 3 1 1 1
# 2 1 1 0 0
# 3 2 1 1 0
# 4 5 1 1 1
在前三行中有一些簿记,但没什么不好。我使用pmin()
将条件值限制为不大于VarN
列的数量。