我有以下数据
ID v1 v2 v3 v4 v5
1 1 3 6 4
2 4 2
3 3 1 8 5
4 2 5 3 1
我可以重新排列数据,以便根据每个变量(v1到v5)中的值自动创建新列并分配二进制值(1或0)吗?
E.g。在第一行中,我有1,3,4和6的值.Can R会自动创建6个虚拟变量,以便将值分配给相应的列,如下所示:
ID dummy1 dummy2 dummy3 dummy4 dummy5 dummy6
1 1 0 1 1 0 1
有这样的事情:
ID c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8
1 1 0 1 1 0 1 0 0
2 0 1 0 1 0 0 0 0
3 1 0 1 0 1 0 0 1
4 1 1 1 0 1 0 0 0
感谢。
答案 0 :(得分:3)
我们可以使用base R
来执行此操作。循环遍历第一列以外的数据集行,获取行中max
值的序列,检查行中有多少行,并使用integer
将其转换为as.integer
,在NA
输出后追加list
s,在第一列cbind
输出lst <- apply(df[-1], 1, function(x) as.integer(seq_len(max(x, na.rm = TRUE)) %in% x))
res <- cbind(df[1], do.call(rbind, lapply(lst, `length<-`, max(lengths(lst)))))
res[is.na(res)] <- 0
colnames(res)[-1] <- paste0('c', 1:8)
res
# ID c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8
#1 1 1 0 1 1 0 1 0 0
#2 2 0 1 0 1 0 0 0 0
#3 3 1 0 1 0 1 0 0 1
#4 4 1 1 1 0 1 0 0 0
Route::post('/sellproducts', 'ProductController@Sell')->middleware('auth')->middleware('can:admin');
答案 1 :(得分:3)
在基地R中,您可以使用:
table(transform(cbind(mydf[1], stack(mydf[-1]))[1:2], values = factor(values, 1:8)))
## values
## ID 1 2 3 4 5 6 7 8
## 1 1 0 1 1 0 1 0 0
## 2 0 1 0 1 0 0 0 0
## 3 1 0 1 0 1 0 0 1
## 4 1 1 1 0 1 0 0 0
请注意,如果要将“7”包含在输出中,则需要将堆叠值转换为factor
。这也适用于“data.table”和“tidyverse”方法。
或者,您可以使用“data.table”尝试以下内容:
library(data.table)
melt(as.data.table(mydf), "ID", na.rm = TRUE)[
, dcast(.SD, ID ~ factor(value, 1:8), fun = length, drop = FALSE)]
或者以下“tidyverse”:
library(tidyverse)
mydf %>%
gather(var, val, -ID, na.rm = TRUE) %>%
select(-var) %>%
mutate(var = 1, val = factor(val, 1:8)) %>%
spread(val, var, fill = 0, drop = FALSE)
示例数据:
mydf <- structure(list(ID = 1:4, v1 = c(1L, 4L, 3L, 2L), v2 = c(3L, 2L,
1L, 5L), v3 = c(6L, NA, 8L, 3L), v4 = c(4L, NA, 5L, 1L), v5 = c(NA,
NA, NA, NA)), .Names = c("ID", "v1", "v2", "v3", "v4", "v5"), row.names = c(NA,
4L), class = "data.frame")
如果自动化很重要,您还可以在“data.table”方法中使用factor(value, sequence(max(value))
等语法,或在“tidyverse”方法中使用val = factor(val, sequence(max(val))))
。
答案 2 :(得分:3)
与akrun有一些相似之处的另一个基础R答案是
# create matrix of values
myMat <- as.matrix(dat[-1])
# create result matrix of desired shape, filled with 0s
res <- matrix(0L, nrow(dat), ncol=max(myMat, na.rm=TRUE))
# use matrix indexing to fill in 1s
res[cbind(dat$ID, as.vector(myMat))] <- 1L
# convert to data.frame, add ID column, and provide variable names
setNames(data.frame(cbind(dat$ID, res)), c("ID", paste0("c", 1:8)))
返回
ID c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8
1 1 1 0 1 1 0 1 0 0
2 2 0 1 0 1 0 0 0 0
3 3 1 0 1 0 1 0 0 1
4 4 1 1 1 0 1 0 0 0