如何在 r 中创建类似对比的表格答案

【问题标题】：How to create a table like contrasts in r如何在 r 中创建类似对比的表格
【发布时间】：2018-10-06 10:10:36
【问题描述】：

我需要帮助将具有某些值的数据框转换为在 R 中看起来像对比的列。例如。

code <- data.frame(code = c('R1111', 'R1112', 'R1111', 'R1111', 'R1113', 
                            'R1112', 'R1112', 'R1112', 'R1113', 'R1115'))

我需要将其转换为下表

    code   R1111  R1112   R1113   R1115
1  R1111     1      0       0       0
2  R1112     0      1       0       0
3  R1111     2      0       0       0 
4  R1111     3      0       0       0 
5  R1113     0      0       1       0 
6  R1112     0      2       0       0 
7  R1112     0      3       0       0 
8  R1112     0      4       0       0 
9  R1113     0      0       2       0 
10 R1115     0      0       0       1

我有 1400 行包含我需要转换的这些类型的代码。如果您注意到，带有代码的每一列的数字都在增加。我尝试使用reshape2 执行此操作，但我不断收到错误 - 这意味着我无法弄清楚这一点。我怎样才能得到这个结果？

【问题讨论】：

你试过用reshape2做什么？
只是melt 和cast .. 尝试和学习。但没有什么具体的。我什至不确定我的代码是否正确。

标签： r reshape contrast

【解决方案1】：

一个相当简单的基本解决方案：

m  <- sapply(unique(code$code),'==',code$code)
m2 <- apply(m,2,cumsum)
m2[!m] <- 0
cbind(code,`colnames<-`(m2,unique(code$code)))

#     code R1111 R1112 R1113 R1115
# 1  R1111     1     0     0     0
# 2  R1112     0     1     0     0
# 3  R1111     2     0     0     0
# 4  R1111     3     0     0     0
# 5  R1113     0     0     1     0
# 6  R1112     0     2     0     0
# 7  R1112     0     3     0     0
# 8  R1112     0     4     0     0
# 9  R1113     0     0     2     0
# 10 R1115     0     0     0     1

【讨论】：

【解决方案2】：

sapply 能够做到这一点：我将code 存储为向量并进行一些后处理以生成实际的data.frame。

code <- c("R1111", "R1112", "R1111", "R1111", "R1113", "R1112", "R1112", 
"R1112", "R1113", "R1115")

val <- sapply(sort(unique(code)), function(thiscode) 
  (code==thiscode)*cumsum(code==thiscode)
)

输出是一个矩阵

      R1111 R1112 R1113 R1115
 [1,]     1     0     0     0
 [2,]     0     1     0     0
 [3,]     2     0     0     0
 [4,]     3     0     0     0
 [5,]     0     0     1     0
 [6,]     0     2     0     0
 [7,]     0     3     0     0
 [8,]     0     4     0     0
 [9,]     0     0     2     0
[10,]     0     0     0     1

并对其进行格式化，从而得到所需的输出。

val <- data.frame(code=code, val)

【讨论】：

没有达到 op 的目标
@griffinevo 感谢您让我知道。我对outer 的这种行为感到惊讶，我应该更多地研究它。这是一个sapply 版本，经过更仔细的检查，可以按需要进行操作。
太好了，感谢更新 - 我撤回了我的反对票 :)

【解决方案3】：

Base R 方法（它会抛出一些警告，你可以忽略它们）：

x <- code$code
y <- rep(0, length(x))

DF <- data.frame(x, y, y, y, y)
DF[,2][DF[,1]==unique(x)[1]] <- 1:length(x)
DF[,3][DF[,1]==unique(x)[2]] <- 1:length(x)
DF[,4][DF[,1]==unique(x)[3]] <- 1:length(x)
DF[,5][DF[,1]==unique(x)[4]] <- 1:length(x)

如果你有很多列要处理，或者将它包装在一个循环中：

DF <- data.frame(x, y, y, y, y)
for(i in 1:4){
  DF[,i+1][DF[,1]==unique(x)[i]] <- 1:length(x)
}

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用model.matrix 来生成虚拟矩阵。然后将它乘以值的数量。

# calculate indicator using base or data.table, more succinctly
# code$tag = with(code, as.numeric(ave(as.character(code), code, 
#                                  FUN=function(x) cumsum(duplicated(x))+1L)))
code$tag = data.table::rowid(code$code) 

model.matrix(~ 0 + code, data=code)* code$tag
#    codeR1111 codeR1112 codeR1113 codeR1115
# 1          1         0         0         0
# 2          0         1         0         0
# 3          2         0         0         0
# 4          3         0         0         0
# 5          0         0         1         0
# 6          0         2         0         0
# 7          0         3         0         0
# 8          0         4         0         0
# 9          0         0         2         0
# 10         0         0         0         1

【讨论】：

【解决方案5】：

一种选择是将mapply 与ifelse 结合使用以获得所需的结果：

cbind(code,mapply(function(x){
  ifelse(code$code==x,cumsum(code$code==x),0)
}, unique(as.character(code$code))))

#     code R1111 R1112 R1113 R1115
# 1  R1111     1     0     0     0
# 2  R1112     0     1     0     0
# 3  R1111     2     0     0     0
# 4  R1111     3     0     0     0
# 5  R1113     0     0     1     0
# 6  R1112     0     2     0     0
# 7  R1112     0     3     0     0
# 8  R1112     0     4     0     0
# 9  R1113     0     0     2     0
# 10 R1115     0     0     0     1

【讨论】：

为什么将mapply 用于单参数函数？
@AdamO 这只是一个想法。您可以使用do.call 等获得相同的结果。mapply 并不重要。