根据单元格中的值检索列名

Question

我正在尝试完成类似此question

所示的操作

但是，在我的情况下，可能会有多种情况，其中有2列的值为True：

year cat1 cat2 cat3 ... catN
2000  0    1    1        0
2001  1    0    0        0
2002  0    1    0        1
....
2018  0    1    0        0

在2000年以上的DF中，可以具有cat2和cat3类别。在这种情况下，如何创建具有第二个类别的新行。像这样：

year category 
2000  cat2
2000  cat3
2001  cat1  
2002  cat2
2002  catN 
....
2018  cat2 

Answer 1

一种方法是获取所有值为1的行/列索引，从行索引的year值子集和列索引的列名子集来创建新的数据帧。

mat <- which(df[-1] == 1, arr.ind = TRUE)
df1 <- data.frame(year = df$year[mat[, 1]], category = names(df)[-1][mat[, 2]])
df1[order(df1$year), ]

#  year category
#2 2000     cat2
#5 2000     cat3
#1 2001     cat1
#3 2002     cat2
#6 2002     catN
#4 2018     cat2

数据

df <- structure(list(year = c(2000L, 2001L, 2002L, 2018L), cat1 = c(0L, 
1L, 0L, 0L), cat2 = c(1L, 0L, 1L, 1L), cat3 = c(1L, 0L, 0L, 0L
), catN = c(0L, 0L, 1L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

Answer 2

您还可以在melt中使用reshape2

new_df = melt(df, id.vars='year')

new_df[new_df$value==1, c('year','variable')]

数据

df = data.frame(year=c(2000,2001),
                cat1=c(0,1),
                cat2=c(1,0),
                cat3=c(1,0))

输出：

  year variable
2 2001     cat1
3 2000     cat2
5 2000     cat3

Answer 3

您可以使用Tidyverse中的gather

library(tidyverse)

data = tribble(
  ~year,~ cat1, ~cat2, ~cat3, ~catN,
  2000,  0,    1,    1,        0,
  2001,  1,    0,    0 ,       0,
  2002,  0,    1,    0,        1
)

data %>% 
  gather(key = "cat", value = "bool", 2:ncol(.)) %>% 
  filter(bool == 1)

Answer 4

这是gather的另一种变体，其中mutate将具有0到NA的列，然后gather，同时用{{ 1}}

NA

数据

na.rm = TRUE