Question

我有一个数据框。

zz <- "col1 col2 col3 
1          A         B          C
2          A         B          C
3          A         B          A
4          A         C          A
5          B         B          A
6          B         B          A"

Data <- read.table(text=zz, header = TRUE)

每列只有两个值。我想将最常值转换为0，将最不常见的值转换为1。我想将此应用于所有列，如下所示：

zz <- "col1 col2 col3 
1          1         1          0
2          1         1          0
3          1         1          1
4          1         0          1
5          0         1          1
6          0         1          1"

我试过了：

for (i in 1:3){
  Data[[i]][[names(sort(summary(as.factor(Data[[i]])),decreasing=TRUE)[1])]] <- 0
  Data[[i]][[names(sort(summary(as.factor(Data[[i]])),decreasing=TRUE)[2])]] <- 1
}

但得到：

[[<-.data.frame中的错误（*tmp*，i，值= c（2L，2L，2L，2L，2L，2L，：替换有12行，数据有11个De加：警告信息：在[[<-.factor（*tmp*中，名称（sort（summary（as.factor（df.matrix_binary [[i]]））,: 无效因子水平，NA生成

Answer 1

你可以尝试：

export default {
  methods: {
    handleScroll (event) {
      // Any code to be executed when the window is scrolled
    }
  },
  created () {
    window.addEventListener('scroll', this.handleScroll);
  },
  destroyed () {
    window.removeEventListener('scroll', this.handleScroll);
  }
}

请注意，根据您发布的数据，我假设您在每列中只有2个值，因此如果您的值超过2，则不会执行任何错误处理。但是，如果您的列具有两个以上的值，则可以轻松修改它。

Answer 2

以下是tidyverse

的一个选项

library(dplyr)
library(forcats)
Data %>%
   mutate_all(funs(match(., fct_count(., sort = TRUE)$f[1], nomatch = 0)))
#     col1 col2 col3
#1    1    1    0
#2    1    1    0
#3    1    1    1
#4    1    0    1
#5    0    1    1
#6    0    1    1

Answer 3

sapply(Data, function(x) as.numeric(x == levels(x)[order(-tabulate(x))][1]))
#     col1 col2 col3
#[1,]    1    1    0
#[2,]    1    1    0
#[3,]    1    1    1
#[4,]    1    0    1
#[5,]    0    1    1
#[6,]    0    1    1

将数据帧的元素转换为二进制数据

3 个答案: