如何在不使用 R 循环的情况下编写此指标矩阵 [重复]答案

【问题标题】：How can I code this indicator matrix without using a loop in R [duplicate]如何在不使用 R 循环的情况下编写此指标矩阵 [重复]
【发布时间】：2019-12-19 16:39:57
【问题描述】：

我有一个由一系列数字给出的因子向量。这些因素也可以在单独的数据集中找到，称为test_set 和train_set。以下代码的作用是找到数据集中的因子在因子向量中匹配的位置，并将 1 放在矩阵的位置。将此矩阵compound_test 乘以test_set$Compound 应该得到compare_comp。

test_set <- data.frame(Compound=letters[sample(1:3,10,replace = TRUE)])
train_set <- data.frame(Compound=letters[sample(1:3,10,replace = TRUE)])

compare_comp <- letters[1:3]
compound_test <- matrix(0,nrow(test_set),length(compare_comp)) # test indicator matrix
compound_train <-matrix(0,nrow(train_set),length(compare_comp))

for (i in 1:length(compare_comp)){
  compound_test[which(compare_comp[i]==test_set$Compound),i]=1
  compound_train[which(compare_comp[i]==train_set$Compound),i]=1}

R 中是否有一个函数可以让我创建相同的东西而无需 for 循环？我试过model.matrix(~Compound,data=test_set)，但由于参考级别，这不包括列，并且还会产生不需要的列名

【问题讨论】：

标签： r for-loop matrix indicator

【解决方案1】：

更简单的选择是model.matrix 来自base R

model.matrix(~ Compound-1, train_set)
model.matrix(~ Compound-1, test_set)

如果我们cbind带有一系列行，也可以使用table

table(cbind(nr = seq_len(nrow(train_set)), train_set))

【讨论】：