没有硬编码的双重传播

时间:2018-07-03 16:35:04

标签: r

我被困在这里。我尝试从spread开始两次使用tidyr,并尝试加入。但是,如果不进行一些硬编码,这些方法都无法提供正确的解决方案。

有什么方法可以转换这些数据:

    cat1   cat2 title
1      A      G    AB
2      B      G    BC
3      C      B    CD
4      D      G    DE
5      E      H    EF
6      F      A    FG

对此:

   A B C D E F G H
AB 1 0 0 0 0 0 1 0
BC 0 1 0 0 0 0 1 0
CD 0 1 1 0 0 0 0 0
DE 0 0 0 1 0 0 1 0
EF 0 0 0 0 1 0 0 1
FG 1 0 0 0 0 1 0 0

样本数据:

df<-data.frame(cat1=LETTERS[1:6],
               cat2=c('G','G','B','G','H','A'),
               title=paste0(LETTERS[1:6],LETTERS[2:7]))

由于我通常能更快地获得dplyr的答案:非常欢迎使用Base R或tidyr的解决方案

2 个答案:

答案 0 :(得分:4)

我不知道这是否符合op的硬编码要求

df %>% 
  tidyr::gather(key = vars, value = values, cat1, cat2) %>% 
  dplyr::mutate(vars = 1) %>% 
  tidyr::spread(key = values, value = vars, fill = 0)
#   title A B C D E F G H
# 1    AB 1 0 0 0 0 0 1 0
# 2    BC 0 1 0 0 0 0 1 0
# 3    CD 0 1 1 0 0 0 0 0
# 4    DE 0 0 0 1 0 0 1 0
# 5    EF 0 0 0 0 1 0 0 1
# 6    FG 1 0 0 0 0 1 0 0

答案 1 :(得分:2)

首先melt,然后投射:

require(reshape2)

melt(df, id="title") %>% dcast(title ~ value, length)

  title A B C D E F G H
1    AB 1 0 0 0 0 0 1 0
2    BC 0 1 0 0 0 0 1 0
3    CD 0 1 1 0 0 0 0 0
4    DE 0 0 0 1 0 0 1 0
5    EF 0 0 0 0 1 0 0 1
6    FG 1 0 0 0 0 1 0 0

melt将所有值放在一列中进行投射。

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