将所有因子级别的名称作为新列从三列data.table [R] [英] Return all factor levels by name as new columns from a three column data.table [R]

问题描述

  library（data.table）
 
（DT = data.table（a = LETTERS [c（1，3，8）]，b = c（2,4：7），
c = as.factor（c bob，mary，bob，george，alice）），key =a））
  

返回：

 ＃abc 
＃1：A 2 bob 
 ＃2：A 4 mary 
＃3：B 5 bob 
＃4：C 6 george 
＃5：H 7 alice 
  

想要得到这个：

 ＃alice bob george mary 
＃1：A NA 2 NA NA 
＃2：A NA NA NA 4 
＃3：B NA 5 NA NA 
＃4：C NA NA 6 NA 
＃5：H 7 NA NA NA 
  

解决方案

类似于创建虚拟变量。

  uc<  -  sort（unique（as.character（DT $ c）））
 DT [，（uc）：= lapply（uc，function（x）ifelse（c == x，b，NA））] [，c（'b'，'c'）：= NULL] 
  





---

我听说过有关 ifelse ，所以更快的路线可能是

  uc<  -  sort（unique（as.character（DT $ c）））
是<  -  1：nrow（DT）
 js<  -  as.character（DT $ c）
 vs < -  DT 
 $ b $对于（i in）set（DT，i = is [i]，j = js [i]，value = vs [i]）
 $ [$（uc）：= NA_integer_] 
 
 $ b DT [，c（'b'，'c'）：= NULL] 
  




Any way to use data.table or dplyr to solve the below?

library(data.table)

(DT = data.table(a = LETTERS[c(1, 1:3, 8)], b = c(2, 4:7), 
                 c = as.factor(c("bob", "mary", "bob", "george", "alice")), key="a"))

Returns:

#    a b      c
# 1: A 2    bob
# 2: A 4   mary
# 3: B 5    bob
# 4: C 6 george
# 5: H 7  alice

Would like to get this:

#        alice bob george  mary 
# 1: A    NA   2    NA     NA
# 2: A    NA   NA   NA     4
# 3: B    NA   5    NA     NA
# 4: C    NA   NA   6      NA
# 5: H    7    NA   NA     NA

解决方案

This is similar to creating dummy variables.

uc <- sort(unique(as.character(DT$c)))
DT[,(uc):=lapply(uc,function(x)ifelse(c==x,b,NA))][,c('b','c'):=NULL]

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I've heard bad things about ifelse, so a speedier route may be

uc <- sort(unique(as.character(DT$c)))
is <- 1:nrow(DT)
js <- as.character(DT$c)
vs <- DT$b

DT[,(uc):=NA_integer_]
for (i in is) set(DT,i=is[i],j=js[i],value=vs[i])

DT[,c('b','c'):=NULL]

这篇关于将所有因子级别的名称作为新列从三列data.table [R]的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！