Iは、次のデータフレームを有する[R]

Question

一意の値リストに基づいてデータフレームの交点をマーキング：

DF1（生データ）

X | Y | Z | 
apple | rest | town | 
town | map | guide | 
rest | full | down | 

DF2（同じカラム名が、左側に一意の値を追加

uniquevalue | X | Y | Z | 
apple  | 0 | 0 | 0 | 
rest  | 0 | 0 | 0 | 
town  | 0 | 0 | 0 | 
map   | 0 | 0 | 0 | 
guide  | 0 | 0 | 0 | 
full  | 0 | 0 | 0 | 
down  | 0 | 0 | 0 | 

そして私は、生データから交差点がある場合、それぞれの組み合わせが1チェックされている次のように、作成したい。

uniquevalue | X | Y | Z | 
apple  | 1 | 0 | 0 | 
rest  | 1 | 1 | 0 | 
town  | 1 | 0 | 1 | 
map   | 0 | 1 | 0 | 
guide  | 0 | 0 | 1 | 
full  | 0 | 1 | 0 | 
down  | 0 | 0 | 1 | 

Answer 1

は%in%を使用するのと同じことであるis.elementを使用：

unqval <- unique(unlist(df1)) 
data.frame(unqval, sapply(df1, is.element, el=unqval)+0) 
# unqval X Y Z 
#1 apple 1 0 0 
#2 town 1 0 1 
#3 rest 1 1 0 
#4 map 0 1 0 
#5 full 0 1 0 
#6 guide 0 0 1 
#7 down 0 0 1 

Answer 2

これは、このデータフレームに、gatherコール結果を説明するために... SO今まで答えが、ここに行く

df1 <- read.table(text = "X|Y| Z 
apple|rest|town 
town|map|guide 
rest|full|down", header = TRUE, sep = "|") 


library(reshape2) 
library(tidyr) 
library(dplyr) 
gathered <- gather(df1, value = uniquevalue) 

casted <- dcast(gathered, uniquevalue ~ key) 

final <- casted %>% 
    mutate_at(c("X", "Y", "Z"), .funs = function(m) 1 * !is.na(m)) %>% 
    group_by(uniquevalue) %>% 
    summarise_all(.funs = sum) 

> final 
# A tibble: 7 × 4 
    uniquevalue  X  Y  Z 
     <chr> <dbl> <dbl> <dbl> 
1  apple  1  0  0 
2  down  0  0  1 
3  full  0  1  0 
4  guide  0  0  1 
5   map  0  1  0 
6  rest  1  1  0 
7  town  1  0  1 

を醜いのレコードを設定するかもしれません。

> casted 
    uniquevalue  X Y  Z 
1  apple apple <NA> <NA> 
2  down <NA> <NA> down 
3  full <NA> full <NA> 
4  guide <NA> <NA> guide 
5   map <NA> map <NA> 
6  rest rest rest <NA> 
7  town town <NA> town 

最終呼び出しがちょうど1で0と、欠損値と非欠損値を置き換えた後、ソートのまとめsquishes /アップ追加：次のような結果に

> gathered 
    key uniquevalue 
1 X  apple 
2 X  town 
3 X  rest 
4 Y  rest 
5 Y   map 
6 Y  full 
7 Z  town 
8 Z  guide 
9 Z  down 

私たちは、その後、dcastuniquevalue列。そして、我々が得る：

> final 
# A tibble: 7 × 4 
    uniquevalue  X  Y  Z 
     <chr> <dbl> <dbl> <dbl> 
1  apple  1  0  0 
2  down  0  0  1 
3  full  0  1  0 
4  guide  0  0  1 
5   map  0  1  0 
6  rest  1  1  0 
7  town  1  0  1 

Answer 3

をここでqdapTools

library(qdapTools) 
t(mtabulate(df1)) 
#  X Y Z 
#apple 1 0 0 
#down 0 0 1 
#full 0 1 0 
#guide 0 0 1 
#map 0 1 0 
#rest 1 1 0 
#town 1 0 1 

から mtabulateとオプションがあります