如何使用循环将分类数据更改为二进制数据？答案

【问题标题】：How to I use a loop to change categorical data into binary data?如何使用循环将分类数据更改为二进制数据？
【发布时间】：2020-02-16 08:31:15
【问题描述】：

我有一个数据集，可以将学生成绩的提高与他们的学习方法进行比较。分类参数是学习方法，三个选项是NO（无协助）、FULL（是协助）和CHECK（根据需要协助）。要设置我的回归，我需要设置 x1=1，如果学生有充分的帮助，否则 x1=0。如果学生被标记为 CHECK，我还需要设置 x2=1，否则设置 x2=0。对于没有帮助，我也需要做同样的事情（如果 ASSIST='NO'，则 x3=1，否则 x3=0）。这是我正在尝试做的事情：

if (ACCHW$ASSIST<-"FULL") { x1=1
} else {
x1=0
}

但我收到错误：if (ACCHW$ASSIST

我是在 R 中创建循环的新手，非常感谢您的建议！

【问题讨论】：

<- 是赋值运算符而不是比较器，例如 ==、!= <= 等。这是你的第一个问题。你的意思是<=？
这里似乎不需要循环。试试x1 = ifelse(ACCH$ASSIST == "FULL", 1, 0)
我试过这个。当我运行回归 p4.53=lm(ACCHW$IMPROVE~x1 +x2, data=ACCHW) summary(p4.53) 我没有得到 beta 估计值...我需要 beta 估计值。

标签： r loops data-manipulation

【解决方案1】：

创建一个新的数据框就足够了，将ASSIST 与它的每个值进行比较，并将cbind 与原始数据框进行比较。使用以下数据：

ACCHW <- data.frame(ASSIST = c("NO", "FULL", "CHECK"), stringsAsFactors = F)

试试这个：

cbind(ACCHW,
      data.frame(x1 = ACCHW$ASSIST == "NO",
                 x2 = ACCHW$ASSIST == "FULL",
                 x3 = ACCHW$ASSIST == "CHECK"
                 )
      )

#### OUTPUT ####

  ASSIST    x1    x2    x3
1     NO  TRUE FALSE FALSE
2   FULL FALSE  TRUE FALSE
3  CHECK FALSE FALSE  TRUE

记住TRUE == 1 和FALSE == 0。如果您真的想要 0 和 1，请执行与上述相同的操作，但使用 as.integer：

cbind(ACCHW,
      data.frame(x1 = as.integer(ACCHW$ASSIST == "NO"),
                 x2 = as.integer(ACCHW$ASSIST == "FULL"),
                 x3 = as.integer(ACCHW$ASSIST == "CHECK")
                 )
      )

【讨论】：

当我尝试在 lm 函数中运行它时，找不到对象 x1。我需要创建一个看起来像这样的模型：Y（改进分数）= Bo + B1 X1（全力协助）+ B2 X2（检查）。
@valarievil 我不知道您是如何编写公式的，但x1 肯定存在。 R 区分大小写 - 您使用的是正确的 x1 还是 X1？
大写不是问题。代码：x1 = ifelse(ACCHW$ASSIST == "FULL", 1, 0) x2 = ifelse(ACCHW$ASSIST == "CHECK", 1, 0) #cbind(ACCHW, # data.frame(x1 = as .integer(ACCHW$ASSIST == "NO"), # x2 = as.integer(ACCHW$ASSIST == "FULL"), # x3 = as.integer(ACCHW$ASSIST == "CHECK") # ) # ) p4.53=lm(ACCHW$IMPROVE~x1 +x2, data=ACCHW) summary(p4.53) alias(p4.53) #不给我 x1 和 x2 的 beta 系数
@valarievil 当我用自己的数据对其进行测试时，一切正常，因此问题似乎与我的解决方案无关。检查您的代码是否存在语法错误，并确保您的数据适合多元回归。

【解决方案2】：

这是一个 dplyr 替代方案！

library(dplyr)

df <- tibble(ASSIST = c("NO", "FULL", "CHECK"))

df %>% 
  mutate(x1 = ASSIST == "NO",
         x2 = ASSIST == "FULL",
         x3 = ASSIST == "CHECK") %>% 
  mutate_at(c("x1", "x2", "x3"), as.integer) # Converts to binary

【讨论】：

【解决方案3】：

基础 R 解决方案：

cbind(ASSIST = ACCHW$ASSIST, data.frame(lapply(data.frame(setNames(
  sapply(ACCHW$ASSIST, `==`, ACCHW$ASSIST),
         c(names(ACCHW), ACCHW$ASSIST))), as.integer)))

数据感谢（@gersht）：

ACCHW <- data.frame(ASSIST = c("NO", "FULL", "CHECK"), stringsAsFactors = FALSE)

【讨论】：