4つの変数から1つの列を作成

Question

私のデータは、制裁年度ごとに制裁対象を定めています。対象とする制裁には5つのタイプがありますが、具体的な制裁を見るのに興味があるので、対象となる年に制定された制裁対象を列挙して新しい列を作成したいと思います。

df1 <- data.frame(Country = 'Angola', 
       Asset_freeze = c(1, 0), 
       Sectoral = c(1, 0), 
       Commodity = c(1, 0), 
       Diplomatic = c(1, 0), 
       Individual = c(1, 0), 
       Year = c('1993', '1994', '1995') 

    Country Asset_freeze Sectoral Commodity Diplomatic Individual Year 
    (chr)  (dbl) (dbl)  (dbl)  (dbl)  (dbl) (int) 
1 Angola    0  1   1   0   0 1993 
2 Angola    0  1   1   0   0 1994 
3 Angola    0  1   1   0   0 1995 

私はそれは次のようになりたいと思います：

 Country   Year Sanctions 
    (chr)    (int)  (dbl) 
1 Angola    1993  1 
2 Angola    1994  1 
3 Angola    1995  1 

どのように私はこれを得ることができますか？おかげ

Answer 1

あなたは合計（rowSums）Sanctionsの5種類を含む列を行方向と制裁のいずれかが課されているかどうかを確認して、あなたはまた、使用することができas.numeric

cbind(df1[c("Country", "Year")], Sanctions = as.numeric(rowSums(df1[, 2:6]) > 0)) 


# Country Year Sanctions 
#1 Angola 1993   1 
#2 Angola 1994   1 
#3 Angola 1995   1 

Answer 2

を使用して数値するブール値に変換することができますcbind、applyとifelseの組み合わせ：

cbind(df1[,c(1,7)], Sanctions=apply(df1[,2:6], 1, function(x) { 
    ifelse(any(x==1), 1, 0) 
})) 

Country Year Sanctions 
Angola 1993 1   
Angola 1994 1   
Angola 1995 1 

@Bazzによって示唆されるように、これは以下のようにして短縮されている可能性が：

cbind(df1[,c(1,7)], Sanctions=as.numeric(apply(df1[,2:6], 1, any))) 

ここで、列は名前ではなくインデックス番号で選択されます。しかし、あなたが望むなら、あなたは簡単に名前で列をつかむことができます。

こちらがお役に立てば幸いです。

Answer 3

あなたはdplyrを使用することができ、そして得られたコマンドは、あなたが達成したいものを伝える：私たちは列2のためのpmax使用することができ

library(dplyr) 
df1 %>% group_by(Country, Year) %>% 
     mutate(Sanctions = as.numeric(any(Asset_freeze, Sectoral, Commodity, Diplomatic, Individual))) %>% 
     select(Country, Year, Sanctions) 
## Country Year Sanctions 
## <fctr> <fctr>  <dbl> 
##1 Angola 1993   1 
##2 Angola 1994   1 
##3 Angola 1995   1 

Answer 4

：6を、それが自動的に最大値を拾う必要があり

cbind(df1[c("Country", "Year")], Sanctions = do.call(pmax, df1[2:6])) 
# Country Year Sanctions 
#1 Angola 1993   1 
#2 Angola 1994   1 
#3 Angola 1995   1 

Answer 5

使用data.table：

require(data.table) 

setDT(df1) 

NSanc <- 5L 

df1[, list(Sanctions = do.call(any, .SD)), 
    by = c("Country", "Year"), 
    .SDcols = 2:(NSanc + 1)] 

NSA ncは制裁の種類の数です。