根据值和分隔符拆分数据框中的所有列

Question

我有一个如下的数据框：

df <- data.frame(s1=c("a","a/b","b","a","a/b"),s2=c("ab/bb","bb","ab","ab","bb"),s3=c("Doa","Doa","Dob/Doa","Dob/Doa","Dob"))

   s1    s2      s3
1   a ab/bb     Doa
2 a/b    bb     Doa
3   b    ab Dob/Doa
4   a    ab Dob/Doa
5 a/b    bb     Dob

每列可以采用两个值之一，也可以采用“/”分隔。我想根据它们的值将它们分解为二进制列集。

所需的数据框是：

   a   b   ab   bb   Doa   Dob
1  1   0    1    1    1    0
2  1   1    0    1    1    0
3  0   1    1    0    1    1
4  1   0    1    0    1    1
5  1   1    0    1    0    1

我尝试使用 tidyr::separate 和 tapply 执行此操作，但它变得相当复杂，因为我必须为每一对指定列名。有很多列。

Answer 1

首先确保您的数据是字符而不是因素。然后将每一行和每一行拆分为一个 data.frame，获取'/' 上的 str_split，将名称设置为等于值，并将其设为列表。现在您可以将这些结果绑定在一起，最后将所有非 na 值设置为 1。

library(tidyverse) # dplyr, + stringr for str_split, + purrr for map

df %>% 
  mutate_all(as.character) %>% 
  split(seq(nrow(.))) %>% 
  map(~ str_split(., '/') %>% unlist %>% setNames(., .) %>% as.list) %>% 
  bind_rows %>% 
  mutate_all(~as.numeric(!is.na(.)))

# # A tibble: 5 x 6
#       a    ab    bb   Doa     b   Dob
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1     1     1     1     0     0
# 2     1     0     1     1     1     0
# 3     0     1     0     1     1     1
# 4     1     1     0     1     0     1
# 5     1     0     1     0     1     1

另一个类似的选项（相同的输出）

df %>% 
  mutate_all(as.character) %>% 
  split(seq(nrow(.))) %>% 
  map(~ str_split(., '/') %>% unlist %>% table %>% as.list) %>% 
  bind_rows %>% 
  mutate_all(replace_na, 0)

或者您可以先转换为长，然后再转换为宽，类似于 akrun 的回答

library(data.table)
setDT(df)
library(magrittr)

melt(df[, r := 1:.N], 'r') %>% 
  .[, .(value = strsplit(value, '/')[[1]]), .(r, variable)] %>% 
  dcast(r ~ value, fun.aggregate = length)

#    r Doa Dob a ab b bb
# 1: 1   1   0 1  1 0  1
# 2: 2   1   0 1  0 1  1
# 3: 3   1   1 0  1 1  0
# 4: 4   1   1 1  1 0  0
# 5: 5   0   1 1  0 1  1

Answer 2

另一种方法是使用pivot_longer 转换为“长”格式，然后使用separate_rows 拆分“值”列并重新整形为“宽”格式

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
    mutate(rn = row_number()) %>%
    pivot_longer(cols = -rn) %>%
    separate_rows(value) %>%
    mutate(i1 = 1) %>%
    select(-name) %>%
    pivot_wider(names_from = value, values_from = i1, values_fill = list(i1 = 0)) %>%
    select(-rn)
# A tibble: 5 x 6
#      a    ab    bb   Doa     b   Dob
#  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1     1     1     1     0     0
#2     1     0     1     1     1     0
#3     0     1     0     1     1     1
#4     1     1     0     1     0     1
#5     1     0     1     0     1     1

---

或将base R 与table 和strsplit 一起使用

+(table(stack(setNames(strsplit(as.character(unlist(df)), "/",
       fixed = TRUE), c(row(df))))[2:1]) > 0)
#  values
#ind a ab b bb Doa Dob
#  1 1  1 0  1   1   0
#  2 1  0 1  1   1   0
#  3 0  1 1  0   1   1
#  4 1  1 0  0   1   1
#  5 1  0 1  1   0   1