我从我想要处理的调查中找到了"检查所有适用项"的项目.数据来自一个字符串变量,其中响应者所做的每个选择都被编码到同一个变量中.受访者可以从21个选项列表中进行选择,这些选项都适用于他们.我想创建一组21个虚拟变量,表明是/否,受访者是否选择了特定选项.
三个示例响应是:
id x
1 3, 13
2 1, 3, 8, 9, 11, 13
3 1, 9
...
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我想要的是:
id x x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13
1 3, 13 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
2 1, 3, 8, 9, 11, 13 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1
3 1, 9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
...
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在我尝试这样做时,我已经将一个id变量和响应变量读入一个列表jp,以便每个受访者都有一个id jp[[1]]和他/她的响应jp[[2]]:
> jp[[2]][1:3]
[1] "3, 13 "
[2] "1, 3, 8, 9, 11, 13 "
[3] "1, 9 "
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然后我通过strsplit逗号清理它们并将其放入jp[[4]]:
> jp[[4]][1:3]
[[1]]
[1] "3" "13"
[[2]]
[1] "1" "3" "8" "9" "11" "13"
[[3]]
[1] "1" "9"
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我在所有列表元素中找到了唯一值:
> taught <- as.character(sort(as.numeric(unique(unlist(jp[[4]])))))
> taught
[1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9" "10" "11" "12" "13" "14" "15" "16" "17" "18" "19" "20" "256"
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通过一些试验和错误,我发现我可以按如下方式处理每个受访者的选择:
sapply(jp[[4]], function(x) any(x == "1"))
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这似乎工作正常:
> table(sapply(jp[[4]], function(x) any(x == "1")))
FALSE TRUE
9404 1891
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这是我期望的普遍性.
但是,因为每个受访者都可以拥有0-21个响应(子列表元素),所以我认为我需要遍历每个受访者子列表中的每个唯一响应,并将结果写入新的列表元素.
我希望采用list元素jp[[4]],清理响应的位置和循环遍历'teach'的每个元素,以查看是否存在于每个响应者子列表中.
bla <- function(dt, lst) {
for (i in 1:length(lst)) {
subs <- list()
# apply function on each part, by row
subs[[i]] <- sapply(dt, function(x) any(x == taught[i]))
}
return(subs)
}
bla(jp[[4]], taught)
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不幸的是,它似乎只适用于'teach'中的最后一个(21或'256')元素,并且不保存到我在函数中定义的'subs'列表中.
> table(bla(jp[[4]], taught)[21])
FALSE TRUE
10645 650
> table(sapply(jp[[4]], function(x) any(x == "256")))
FALSE TRUE
10645 650
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建议欢迎.谢谢.
,作为数据集中的分隔符会产生问题.如果你用其他角色替换它-,那么它将使它更容易使用.假设你可以做到这一点,那么这应该工作.
tally<-function(df)
{
#create a data.frame with 23 columns, one for id, one for original x and 21 for responses
response_table=data.frame(matrix(nrow=1,ncol=23))
names(response_table)=c("id","x",paste("x",1:21,sep=""))
response_table$id=df$id
response_table$x=df$x
response_table[,3:23]=0
# Change the - to whatever separator you use
response_table[,as.numeric(unlist(str_split(df$x,'-')))+2]=1
return(response_table)
}
library(stringr)
test_data=data.frame(id=1:3,x=c("3-13","1-3-8-9-11-13","1-9"))
> test_data
id x
1 1 3-13
2 2 1-3-8-9-11-13
3 3 1-9
responses=ddply(test_data, .(id), tally)
> responses
id x x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 x16 x17 x18 x19 x20 x21
1 1 3-13 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
2 2 1-3-8-9-11-13 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
3 3 1-9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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