我有一个R数据帧,其中包含我想要"扩展"的因子,因此对于每个因子级别,新数据帧中都有一个关联列,其中包含1/0指示符.例如,假设我有:
df.original <-data.frame(eggs = c("foo", "foo", "bar", "bar"), ham = c(1,2,3,4))
我想要:
df.desired <- data.frame(foo = c(1,1,0,0), bar=c(0,0,1,1), ham=c(1,2,3,4))
因为对于某些分析的,你需要有一个完全的数字数据帧(例如,主成分分析),我认为这功能可能是内置的.写一个函数来做到这一点应该不会太难,但我可以预见到一些与列名相关的挑战,如果已存在某些内容,我宁愿使用它.
我有几个数据集,75,000个观测值和一个type可以取值0-4 的变量.我想为所有类型的每个数据集添加五个新的虚拟变量.我能想出的最佳方法如下:
# For the 'binom' data set create dummy variables for all types in all data sets
binom.dummy.list<-list()
for(i in 0:4){
binom.dummy.list[[i+1]]<-sapply(binom$type,function(t) ifelse(t==i,1,0))
}
# Add and merge data
binom.dummy.df<-as.data.frame(do.call("cbind",binom.dummy.list))
binom.dummy.df<-transform(binom.dummy.df,id=1:nrow(binom))
binom<-merge(binom,binom.dummy.df,by="id")
虽然这很有效,但速度非常慢(合并功能甚至已经崩溃了几次).有没有更有效的方法来做到这一点？也许这个功能是我不熟悉的软件包的一部分？
我想从这个数据集创建虚拟变量:
DF<-structure(list(A = c(1, 2, 3, 4, 5), B = c("1,3,2", "2,1,3,6",
"3,2,5,1,7", "3,7,4,2,6,5", "4,10,7,3,5,6")), .Names = c("A", "B"),
row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")
> DF
A B
1 1 1,3,2
2 2 2,1,3,6
3 3 3,2,5,1,7
4 4 3,7,4,2,6,5
5 5 4,10,7,3,5,6
期望的输出应该如下所示:
A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0
2 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0
3 …我有这样的角色矢量:
a <- c("a,b,c", "a,b", "a,b,c,d")
我想要做的是创建一个如下所示的数据框:
a b c d
1] 1 1 1 0
2] 1 1 0 0
3] 1 1 1 1
我有一种感觉,我需要使用的某种组合read.table和reshape,但我真的很挣扎.任何和帮助赞赏.
在这里选择问题的答案：
没有给哈德利留下深刻的印象，对于我遇到的一些问题，后续的回答也不能很好地概括。我想知道社区是否可以通过一个更简单的示例做得更好：
### DATA ###
A = round(runif(200,0,1),0)
B = c(1 - A[1:100],rep(0,100))
C = c(rep(0,100), 1 - A[101:200])
dummies <- as.data.frame(cbind(A,B,C))
header <- c("Christian", "Muslim", "Athiest")
names(dummies) <- header
### ONE WAY ###
dummies$Religion <- factor(ifelse(dummies$Christian==1, "Christian",
ifelse(dummies$Muslim==1, "Muslim",
ifelse(dummies$Athiest==1, "Athiest", NA))))
解决方案模仿上面链接中提供给OP的结果。有没有更简单的函数将虚拟变量折叠为一个因子变量，例如STATA中的egen group函数？一个简单的班轮会很棒。
使用Akrun的解决方案和系统时间（谢谢）：
set.seed(24)
A = round(runif(2e6,0,1),0)
B = c(1 - A[1:1e6],rep(0,1e6))
C = c(rep(0,1e6), 1 - A[1000001:2000000])
dummies <- as.data.frame(cbind(A,B,C))
header <- c("Christian", "Muslim", "Athiest")
names(dummies) <- header
attach(dummies)
#Alistaire
system.time({
dummies %>% rowwise() %>% …