R：如何检索数据框的列名[重复]答案

【问题标题】：R: How to retrieve a column name of a data frame [duplicate]R：如何检索数据框的列名[重复]
【发布时间】：2019-01-07 20:45:41
【问题描述】：

我正在尝试根据单元格中的值提取数据框的列名。我的数据是几百个类别的系列，单元格中有一个简单的二进制 0 或 1，以指示我想要在我的新 df 中使用哪个列名。

为了说明我的观点：

year cat1 cat2 cat3 ... catN
2000  0    0    1        0
2001  1    0    0        0
2002  0    0    0        1
....
2018  0    1    0        0

我想得到一个像这样的df：

year category 
2000  cat3
2001  cat1  
2002  catN  
....
2018  cat2

我的代码：

newdf <- as.data.frame(colnames(mydf)[which(mydf == "1", arr.ind = TRUE)[2]])

可惜这只返回一个类别名称！

任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

仔细查看包dplyr 和tidyr 或更复杂的data.table。它们旨在做到这一点。

标签： r dataframe

【解决方案1】：

基础 R 解决方案：

使用sapply 查找哪些是并获取名称。

out <- data.frame(year = df1$year, category = names(sapply(df1[, -1], function(x) which(x == 1))))

out
 year category
1 2000     cat1
2 2001     cat2
3 2002     cat3
4 2018     catN

数据：

df1 <- structure(list(year = c(2000L, 2001L, 2002L, 2018L), cat1 = c(0L, 
1L, 0L, 0L), cat2 = c(0L, 0L, 0L, 1L), cat3 = c(1L, 0L, 0L, 0L
), catN = c(0L, 0L, 1L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

【讨论】：

忍者。发挥了魅力。
因此将上述内容应用于我自己的数据，我应用 as.data.frame 将我的数据强制转换为数据帧，但以上代码与此更改返回：缺少参数“x”，没有默认值...我是不是对某事很敏感？
我已按原样复制代码，将 df1 替换为我的数据框名称。 data 参数中可能缺少什么？（澄清 sapply(df1[,-1] 等中的数据参数是 df1?
输出所有列名或“类别”
完整的 sapply 返回类别及其对应的 0 或 1。名称（sapply...）返回如下所示的内容：[1]“cat1”“cat2”[3]“cat3”“cat4”

【解决方案2】：

一个可能的解决方案是这样的：

library(tidyverse)

df = data.frame(year = 2000:2002,
                cat1 = c(0,0,1),
                cat2 = c(1,0,0),
                cat3 = c(0,1,0))

df %>%
  gather(category, value, -year) %>%  # reshape data
  filter(value == 1) %>%              # keep rows with 1s
  select(-value) %>%                  # remove that column
  arrange(year)                       # order that column (if needed)

#   year category
# 1 2000     cat2
# 2 2001     cat3
# 3 2002     cat1

【讨论】：

【解决方案3】：

另一个使用max.col 的选项来自base R

data.frame(year = dat$year, category = names(dat[-1])[max.col(dat[-1])])
#  year category
#1 2000     cat3
#2 2001     cat1
#3 2002     catN
#4 2018     cat2

max.col 在您的数据中查找 1s 的位置（排除第一列）并返回列位置的数字向量，我们使用该向量来对列名称进行子集化，同样排除第一列。

Rui Barradas 提供的数据。

【讨论】：

【解决方案4】：

这基本上是Reshaping data.frame from wide to long format 的把戏。为此，我将使用包reshape2。

然后选择带有value == 1的行。

result <- reshape2::melt(dat, id.vars = "year")
result <- result[result$value == 1, 1:2]
result <- result[order(result[[1]]), ]
names(result)[2] <- "category"
row.names(result) <- NULL

result
#  year category
#1 2000     cat3
#2 2001     cat1
#3 2002     catN
#4 2018     cat2

数据。

dat <- read.table(text = "
year cat1 cat2 cat3  catN
2000  0    0    1   0
2001  1    0    0   0
2002  0    0    0   1
2018  0    1    0   0
", header = TRUE)

【讨论】：

【解决方案5】：

一个简单的解决方案：

# your data
data <-data.frame(year =c(2016,2017,2018),
                  cat.1=c(0,1,0),
                  cat.2=c(0,0,1),
                  cat.3 =c(1,0,0))

# a nice library 
library(reshape2)

# from wide to long
filtered <- melt(data, id = 'year') %>% filter(value>0) 

# remove the useless column
filtered <- filtered[,1:2]
    > filtered
  year variable
1 2017    cat.1
2 2018    cat.2
3 2016    cat.3

【讨论】：

【解决方案6】：

另一个使用stack的基本R选项

subset(data.frame(year = df$year, stack(df, select = -year)), values == 1)[-2]
#   year  ind
#2  2001 cat1
#8  2018 cat2
#9  2000 cat3
#15 2002 catN

【讨论】：