は、他の列

Question

私は、このデータフレーム1の場合、列名（A、B、Cで列A、BおよびCとDを移入するための最良の方法は何

dat = data.frame(Type = c("A","A","B","B","C","C","D"), NextType = c("A", "B","B", "C","C","D",NA), 
       A = c(rep(0,7)), 
       B = rep(0,7), 
       C = rep(0,7) , 
       D = rep(0,7), 
       stringsAsFactors = F) 
dat 

Type NextType A B C D 
1 A  A 0 0 0 0 
2 A  B 0 0 0 0 
3 B  B 0 0 0 0 
4 B  C 0 0 0 0 
5 C  C 0 0 0 0 
6 C  D 0 0 0 0 
7 D  <NA> 0 0 0 0 

を持っているを使用して、特定の列の式を適用します、D等...）=タイプ= NextType

ので

column A would be 1,0,0,0,0,0,0 
column B would be 0,0,1,0,0,0,0 
column C would be 0,0,0,0,1,0,0 
column D would be 0,0,0,0,0,0,0 

注 - これは、動的にする必要があります。私はA、B、C、Dの上に4列ありますが、10,20、または任意の数の列があります。

Answer 1

使用dplyrとtidyr：

library(dplyr); library(tidyr); 

dat %>% 
    select(Type, NextType) %>% 
    mutate(key = if_else(Type == NextType & !is.na(Type) & !is.na(NextType), Type, "other"), 
      val = 1) %>% 
    spread(key, val, fill = 0) %>% 
    select(-other) 

# Type NextType A B C 
#1 A  A 1 0 0 
#2 A  B 0 0 0 
#3 B  B 0 1 0 
#4 B  C 0 0 0 
#5 C  C 0 0 1 
#6 C  <NA> 0 0 0 

データ：

dat = data.frame(Type = c("A","A","B","B","C","C"), NextType = c("A", "B","B", "C","C",NA), A = c(rep(0,6)), B = rep(0,6), C = rep(0,6) , stringsAsFactors = F) 

Answer 2

私はこのようにこれを行うだろう：

library(tidyr) 
library(dplyr) 
dat = data.frame(Type = c("A","A","B","B","C","C"), NextType = c("A", "B","B", "C","C",NA)) 
dat <- dat %>% mutate(A=ifelse(Type == NextType & Type == 'A', 1, 0),B=ifelse(Type == NextType & Type == 'B', 1, 0),C=ifelse(Type == NextType & Type == 'C', 1, 0)) 

Answer 3

ダイナミックEDIT

library(data.table) 
dat = data.table(Type = c("A","A","B","B","C","C"), NextType = c("A", "B","B", "C","C",NA), 
      A = c(rep(0,6)), B = rep(0,6), C = rep(0,6)) 
dat 

dat[Type=="A", A:=(Type == NextType)] 
dat[Type=="B", B:=(Type == NextType)] 
dat[Type=="C", C:=(Type == NextType)] 

data.tableで（おそらく、多分誰かが他の提案を非常に効率的でありません？）

mycols <- names(dat)[!(names(dat) %in% c("Type", "NextType"))] 
for(i in mycols){ 
    dat[Type==i, (i) := (Type==NextType)] 
} 

Answer 4

model.matrix,diff、およびapplyを使用する方法があります。

cbind(dat[1], apply(model.matrix(~Type-1, dat), 2, function(x) c(x[1], diff(x) > 0))) 

model.matrix(~Type-1, dat)対応する値が列に存在する場合、各列は1ダミー変数の行列を返します。これはapplyに供給され、各列を取り、その列の最初の値とその差が0より大きいかどうかの評価を返します。結果の行列はcbindを使用して最初の列と結合されます。あなたは、同様に第二のカラムが含まdf[1:2]にdf[1]を変更したい場合

Type TypeA TypeB TypeC 
1 A  1  0  0 
2 A  0  0  0 
3 B  0  1  0 
4 B  0  0  0 
5 C  0  0  1 
6 C  0  0  0 

を返し

。

---

lapplyを使用して別の基地R法は、我々は、DAT $タイプの一意の値を介して、

dat[, LETTERS[1:3]] <- lapply(unique(dat$Type), 
           function(x) (dat$Type == x) * !duplicated(dat$Type)) 

ここサイクルであり、DAT $タイプの各要素は、この値とIF等しいかどうかをチェック要素は重複しています。これは、dat内の対応する変数に割り当てられたリストを返します。