使用 fastDummies 创建年份/地区虚拟变量答案

【问题标题】：Creating Year/Region Dummy Variables with fastDummies使用 fastDummies 创建年份/地区虚拟变量
【发布时间】：2020-05-17 01:35:22
【问题描述】：

我编写了代码来创建年份（2014、2015、2016、2017 或 2018 年）和区域（编码为区域 1、2、3 或 4）的虚拟变量，以在我的数据框中添加为新列 @ 987654323@。但我现在正试图将我的工作编织为一个 R Markdown 文件，并收到无法找到对象 YEAR 的错误。我如何重写这行代码以获得与我的虚拟列相同的输出但没有错误消息？下面也是生成的列的照片。

NHIS1 <- NHIS1 %>% mutate(YEAR = as.character(YEAR), REGION = as.character(REGION)) #turning data into integers to strings 
df_test <- NHIS1 %>% select(YEAR, REGION) #subset to include 2 variables
results <- fastDummies::dummy_cols(df_test) #154-156 adding dummy columns, transposing row to columns with 9 new columns 
results <- NHIS1 %>%
  fastDummies::dummy_cols(select_columns = c(YEAR, REGION))
results <- results %>% select(-c(YEAR, REGION)) 
NHIS1 <-NHIS1 %>% bind_cols(results) #merging 9 variables with old data frame

【问题讨论】：

您可以使用dput 添加一些数据并显示相同的预期输出吗？
是的，我刚刚添加了我希望保持的输出内容！谢谢！

标签： r dataframe dummy-variable

【解决方案1】：

你需要使用引号，写c("YEAR", "REGION")。

library(dplyr)
results <- NHIS1.fake %>%
  fastDummies::dummy_cols(select_columns = c("YEAR", "REGION"))
results <- results %>% select(-c(YEAR, REGION)) 
NHIS1.fake <-NHIS1.fake %>% bind_cols(results) #merging 9 variables with old data frame

#   YEAR REGION           X          Y          X1         Y1 YEAR_2018 YEAR_2019 YEAR_2020
# 1 2018      a  1.37095845 -0.0627141  1.37095845 -0.0627141         1         0         0
# 2 2019      a -0.56469817  1.3048697 -0.56469817  1.3048697         0         1         0
# 3 2020      a  0.36312841  2.2866454  0.36312841  2.2866454         0         0         1
# 4 2018      b  0.63286260 -1.3888607  0.63286260 -1.3888607         1         0         0
# 5 2019      b  0.40426832 -0.2787888  0.40426832 -0.2787888         0         1         0
# 6 2020      b -0.10612452 -0.1333213 -0.10612452 -0.1333213         0         0         1
# 7 2018      c  1.51152200  0.6359504  1.51152200  0.6359504         1         0         0
# 8 2019      c -0.09465904 -0.2842529 -0.09465904 -0.2842529         0         1         0
# 9 2020      c  2.01842371 -2.6564554  2.01842371 -2.6564554         0         0         1
#   REGION_a REGION_b REGION_c
# 1        1        0        0
# 2        1        0        0
# 3        1        0        0
# 4        0        1        0
# 5        0        1        0
# 6        0        1        0
# 7        0        0        1
# 8        0        0        1
# 9        0        0        1

玩具数据

NHIS1.fake <- structure(list(YEAR = c(2018L, 2019L, 2020L, 2018L, 2019L, 2020L, 
2018L, 2019L, 2020L), REGION = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("a", "b", "c"), class = "factor"), 
    X = c(1.37095844714667, -0.564698171396089, 0.363128411337339, 
    0.63286260496104, 0.404268323140999, -0.106124516091484, 
    1.51152199743894, -0.0946590384130976, 2.01842371387704), 
    Y = c(-0.062714099052421, 1.30486965422349, 2.28664539270111, 
    -1.38886070111234, -0.278788766817371, -0.133321336393658, 
    0.635950398070074, -0.284252921416072, -2.65645542090478)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

【讨论】：

太棒了！非常感谢。