通过比较生成向量

Question

我喜欢通过将向量与列表元素进行比较来生成包含 0 和 1 的向量。一世 有以下向量：

functions=c("abline", "as.numeric", "attach", "data.frame", "ddply", "mean")

这个“函数”向量现在应该与一个包含这个向量子集的向量列表合并。该列表如下所示：

[[1]]
[1] "data.frame"

[[2]]
[1] "data.frame" "ddply"      "mean"      

[[3]]
[1] "data.frame" "abline"      "attach"      "mean"
... 

因此，我想按照“函数”向量的顺序和长度生成一个向量，其中包含与“函数”向量匹配的每个元素的 1 和不可用的 0。我想放入数据框中的所有这些。对于这三个列表元素，结果如下所示：

    "abline" "as.numeric" "attach" "data.frame"  "ddply"  "mean"
1      0          0          0           1          0       0
2      0          0          0           1          1       1
3      1          0          1           1          0       1

有人知道我如何实现这一目标吗？

最佳搜索结果。

Answer 1

创建数据

functions=c("abline", "as.numeric", "attach", "data.frame", "ddply", "mean")

mylist <- list(
  c("data.frame"),
  c("data.frame","ddply","mean"),
  c("data.frame","abline","attach","mean")
)

那么你可以这样做：

> solution <- lapply(mylist,function(i) as.numeric(functions %in% i))

> mydf <- as.data.frame(do.call(rbind,solution))

> names(mydf) <- functions

> mydf
  abline as.numeric attach data.frame ddply mean
1      0          0      0          1     0    0
2      0          0      0          1     1    1
3      1          0      1          1     0    1

Answer 2

您可以使用嵌套的sapply：

list <- list("data.frame",c("data.frame","ddply","mean"),c("data.frame","abline","attach","mean"))

sapply(functions,function(x) sapply(list,function(y) as.numeric(x%in%y)))
     abline as.numeric attach data.frame ddply mean
[1,]      0          0      0          1     0    0
[2,]      0          0      0          1     1    1
[3,]      1          0      1          1     0    1

或者只是一个，如果你使用factor 和table：

do.call("rbind",lapply(list,function(x) table(factor(x,levels=functions))))
     abline as.numeric attach data.frame ddply mean
[1,]      0          0      0          1     0    0
[2,]      0          0      0          1     1    1
[3,]      1          0      1          1     0    1