Heyho,我是R的初学者,有一个问题,到目前为止我找不到解决方案。我想将虚拟变量转换回分类变量。
|dummy1| dummy2|dummy3|
|------| ------|------|
| 0 | 1 |0 |
| 1 | 0 |0 |
| 0 | 1 |0 |
| 0 | 0 |1 |
成:
|dummy |
|------|
|dummy2|
|dummy1|
|dummy2|
|dummy3|
你知道如何在R中做到这一点吗?提前致谢。
我们可以使用max.col
data.frame(dummy = names(df1)[max.col(df1)])
# dummy
#1 dummy2
#2 dummy1
#3 dummy2
#4 dummy3
df1 <- structure(list(dummy1 = c(0L, 1L, 0L, 0L), dummy2 = c(1L, 0L,
1L, 0L), dummy3 = c(0L, 0L, 0L, 1L)), .Names = c("dummy1", "dummy2",
"dummy3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))
这是一个使用tidyverse
的tidyr::gather
解决方案。在这里,我们将key
视为每个虚拟类别的变量,并将value
视为存在/不存在。用0
替换NA
和na.rm = TRUE
中的gather
意味着我们不会保留我们不想要的所有其他行,也不会创建一个不必要的大型中间数据集。
df1 <- structure(list(dummy1 = c(0L, 1L, 0L, 0L), dummy2 = c(1L, 0L,
1L, 0L), dummy3 = c(0L, 0L, 0L, 1L), ed1 = c(1, 0, 1, 0), ed2 = c(0,
1, 0, 1), id = c(1, 2, 3, 4)), .Names = c("dummy1", "dummy2",
"dummy3", "ed1", "ed2", "id"), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame")
library(tidyverse)
df1 %>%
mutate_at(vars(dummy1:dummy3, ed1:ed2), ~ ifelse(. == 0, NA, .)) %>%
gather("dummy", "present", dummy1:dummy3, na.rm = TRUE) %>%
gather("ed", "present2", ed1:ed2, na.rm = TRUE) %>%
select(-present, -present2)
#> id dummy ed
#> 2 1 dummy2 ed1
#> 3 3 dummy2 ed1
#> 5 2 dummy1 ed2
#> 8 4 dummy3 ed2
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