2

ここに私のデータがあります：

   name = c(letters[1:10], letters[1:10])
    Yr <- rep(1:2, each = length (name))
    P1 = c(NA, NA,NA, NA, "a", "a", "a", "d", "d", "d", NA, NA,NA,
    NA, "a", "a", "a", "d", "d", "d")
    P2 =  c(NA, NA,NA, NA, "b", "b", "b", "b", "b", "c", 
    NA, NA,NA, NA, "b", "b", "b", "b", "b", "c")
    myd <- data.frame (Yr, name, P1, P2)

P1 と P2 を除くすべての一意の値について、a と b という名前の新しい変数を作成し、P1 と P2 列でそれらの有無をスコアリングしたいと思います。次のように：

Yr   name   P1     P2      a     b    c    d
1    a      <NA>   <NA>    NA    NA   NA   NA
1    b      <NA>   <NA>    NA    NA   NA   NA
1    c      <NA>   <NA>    NA    NA   NA   NA
1    d      <NA>   <NA>    NA    NA   NA   NA
1    e      a      b       1     1    0    0
1    f      a      b       1     1    0    0
1    g      a      b       1     1    0    0
1    h      d      b       0     1    0    1
1    i      d      b       0     1    0    1
1    j      d      c       0     0    1    1

(1)新しい列- 新しい列は、P1 および P2 列で一意の値です (欠損値を除く)。

(2)新しい列の値- たとえば、「a」という名前 (サブジェクト) の場合、P1 と P2 の両方が NA です。"e" の場合、名前 P1 は "a"、P2 は "b" であるため、"a" と "b" は 1 になり、他のすべては 0 になります。同様に、P1 または P2 の存在に基づいて、列a、b、c、d が採点されます。

予想される完全な出力:

Yr  name P1     P2     a    b   c   d
1   a   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
1   b   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
1   c   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
1   d   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
1   e   a   b   1   1   0   0
1   f   a   b   1   1   0   0
1   g   a   b   1   1   0   0
1   h   d   b   0   1   0   1
1   i   d   b   0   1   0   1
1   j   d   c   0   0   1   1
1   a   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
1   b   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
1   c   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
1   d   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
1   e   a   b   1   1   0   0
1   f   a   b   1   1   0   0
1   g   a   b   1   1   0   0
1   h   d   b   0   1   0   1
1   i   d   b   0   1   0   1
1   j   d   c   0   0   1   1
2   a   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
2   b   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
2   c   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
2   d   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
2   e   a   b   1   1   0   0
2   f   a   b   1   1   0   0
2   g   a   b   1   1   0   0
2   h   d   b   0   1   0   1
2   i   d   b   0   1   0   1
2   j   d   c   0   0   1   1
2   a   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
2   b   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
2   c   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
2   d   <NA>    <NA>    NA  NA  NA  NA
2   e   a   b   1   1   0   0
2   f   a   b   1   1   0   0
2   g   a   b   1   1   0   0
2   h   d   b   0   1   0   1
2   i   d   b   0   1   0   1
2   j   d   c   0   0   1   1
4

3 に答える 3

3

mergedouble andを使用した試みを次に示しmodel.matrixます。

result <- merge(
  merge(myd,model.matrix(~ P1 - 1, data=myd),by="row.names",all.x=TRUE),
  model.matrix(~ P2 - 1, data=myd),
  by.x="Row.names",by.y="row.names",all.x=TRUE
)

# put the data in the 'right' order again and rename the columns
result <- result[order(as.numeric(result$Row.names)),]
names(result)[6:9] <- gsub("P1|P2","",names(result)[6:9])

列名は指定された順序で完全にリストされていませんが、これにより、このような最終製品が得られます。

> result
   Row.names Yr name   P1   P2  a  d  b  c
1          1  1    a <NA> <NA> NA NA NA NA
12         2  1    b <NA> <NA> NA NA NA NA
23         3  1    c <NA> <NA> NA NA NA NA
34         4  1    d <NA> <NA> NA NA NA NA
36         5  1    e    a    b  1  0  1  0
37         6  1    f    a    b  1  0  1  0
38         7  1    g    a    b  1  0  1  0
39         8  1    h    d    b  0  1  1  0
于 2013-03-15T00:50:27.493 に答える
2

data.table解決策は次のとおりです。

require(data.table)
dt <- data.table(myd)
dt[, grp := gl(4, 10)]
dt[, list(a = sum(unique(P1) == "a"), 
          b = sum(unique(P1) == "d"), 
          c = sum(unique(P2) == "b"), 
          d = sum(unique(P2) == "c")), 
by=list(grp, Yr, name)]
#     grp Yr name  a  b  c  d
#  1:   1  1    a NA NA NA NA
#  2:   1  1    b NA NA NA NA
#  3:   1  1    c NA NA NA NA
#  4:   1  1    d NA NA NA NA
#  5:   1  1    e  1  0  1  0
#  6:   1  1    f  1  0  1  0
#  7:   1  1    g  1  0  1  0
#  8:   1  1    h  0  1  1  0
#  9:   1  1    i  0  1  1  0
# 10:   1  1    j  0  1  0  1
# 11:   2  1    a NA NA NA NA
# 12:   2  1    b NA NA NA NA
# 13:   2  1    c NA NA NA NA
# 14:   2  1    d NA NA NA NA
# 15:   2  1    e  1  0  1  0
# 16:   2  1    f  1  0  1  0
# 17:   2  1    g  1  0  1  0
# 18:   2  1    h  0  1  1  0
# 19:   2  1    i  0  1  1  0
# 20:   2  1    j  0  1  0  1
# 21:   3  2    a NA NA NA NA
# 22:   3  2    b NA NA NA NA
# 23:   3  2    c NA NA NA NA
# 24:   3  2    d NA NA NA NA
# 25:   3  2    e  1  0  1  0
# 26:   3  2    f  1  0  1  0
# 27:   3  2    g  1  0  1  0
# 28:   3  2    h  0  1  1  0
# 29:   3  2    i  0  1  1  0
# 30:   3  2    j  0  1  0  1
# 31:   4  2    a NA NA NA NA
# 32:   4  2    b NA NA NA NA
# 33:   4  2    c NA NA NA NA
# 34:   4  2    d NA NA NA NA
# 35:   4  2    e  1  0  1  0
# 36:   4  2    f  1  0  1  0
# 37:   4  2    g  1  0  1  0
# 38:   4  2    h  0  1  1  0
# 39:   4  2    i  0  1  1  0
# 40:   4  2    j  0  1  0  1
#     grp Yr name  a  b  c  d
于 2013-03-15T14:34:15.983 に答える
2 
newcolname <- with(myd,sort(union(levels(P1),levels(P2))))
newcollist <- with(myd,lapply(newcolname,function(x) as.numeric(P1==x|P2==x)))
names(newcollist) <- newcolname
newcoldf <- data.frame(newcollist)
myd <- cbind(myd,newcoldf)
于 2013-03-15T00:15:23.667 に答える