转换只有 0 和 1 值的数据集

Question

我不知道该怎么称呼它，所以我会尝试用外行的术语来描述问题所在。我有一个仅包含 0 和 1 的数据框。因此，对于每个人，而不是拥有一个具有因子值的列（例如低价，4 个房间），我有

      V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21
1     0  0  0  1  0  0  0  1  0   1   0   0   0   0   1   1   0   0   0   1   0
2     1  0  0  0  0  0  0  1  1   0   0   0   0   0   1   0   0   1   0   0   1
3     0  0  0  1  1  0  0  0  0   0   1   0   0   0   1   1   0   0   1   0   0
4     0  0  0  1  0  1  0  0  0   0   1   0   1   0   0   0   1   0   1   0   0

如何转换 R 中的数据集，以便创建新列（#number of rooms）并将 1（在第 4 列中）的位置设置为 vhigh 值？ 我需要为此做多个解释变量。 21 列代表 1000 多个观测值的 6 个变量。应该是这样的

     PurchaseP.   NumberofRooms ...
1.      vhigh.         4
2.      low.           4
3.      vhigh.         1
4.      vhigh.         2

这里只对前 2 个解释变量进行了处理，但基本上它会像这样重复，每个解释变量都有 3-4 个可能的因子值。

V1:V4 = 购买价格，V5:V8 = 房间数，V9:V11 = 楼层，以此类推

在我的脑海中，这样的事情可能会起作用

1. 创建一个 if 语句，根据列位置为每个 1 赋予一个值，例如。如果 V4=1 中的值，则命名为“vhigh”。并为每个 Vx 执行此操作
2. 然后合并每一列 V1:V4、V5:V8、V9:V11（取决于它是否有 3-4 个可能的因子/整数值），同时忽略 0 个值。

这行得通，还是有更简单的方法？在 R 中如何编码？

Answer 1

如果数据集每行包含一个 1，这是一个非常简单的问题

这里根据您的图片提供您的数据（请编辑您的问题以放置代码而不是图片）

df = data.frame(r1 = 0, r2 = 1, r3 = 0)
rownames(df)<- 1

然后，您只需将您的列与房间号作为权重相加

df$room = df$r1*1 + df$r2 * 2 + df$r3 *3

Answer 2

可以使用类似于which()的函数

lapply(df, function(x) { %now x is a row
    idx = which(x == 1)[1] 
    return(idx)
    })

有趣的部分是在每一行上使用which(x ==1)。这为您提供了一个包含所有索引的数组。其中第一个可以在您的情况下使用（假设您每行只有一个 1）否则，需要讨论聚合。然后可以通过为各种索引提供合理的名称来将结果列转换为因子。