在其列标题是另一列的唯一值的数据框中添加列

Question

我不确定以前是否已经回答过此类特定类型的问题。我做了很多研究，但无法得到我想要的。我有一个包含许多列的数据集。其中两列是 Organic = c("Yes","Yes","No",...) 和 StoreBrand = c("No","Yes","No",...)。我想创建具有标题 Organic_Yes、Organic_No、StoreBrand_Yes 和 StoreBrand_No 的列，并用 0 和 1 填充它们。所以我的预期输出将是

Organic	Organic_Yes	Organic_No	StoreBrand	StoreBrand_Yes	StoreBrand_No
Yes	1	0	No	0	1
Yes	1	0	Yes	1	0
No	0	1	No	0	1

.....等等。我想在 R 中执行此操作。感谢任何帮助

如果新的列标题不是通过蛮力创建的，那就太好了。我希望自动化创建这些列的过程。再次感谢！

Answer 1

这是另一种方法：使用 across 两次来操作 .names 参数（在此处学习：Using a function in .names argument of across function）

library(dplyr)
library(stringr)
df %>% 
  mutate(across(everything(), ~ifelse(. == "Yes", 1, 0), .names ="{.col}_Yes"),
         across(contains("Yes"), ~ifelse(. == 1, 0, 1), .names = "{str_replace(.col,'_Yes', '_No')}"))

输出：

  Organic StoreBrand Organic_Yes StoreBrand_Yes Organic_No StoreBrand_No
1     Yes         No           1              0          0             1
2     Yes        Yes           1              1          0             0
3      No         No           0              0          1             1

Answer 2

这是一个简单的 tidyverse 方法：

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(Organic_Yes = as.numeric(Organic == "Yes"),
         Organic_No = 1 - Organic_Yes,
         Storebrand_Yes = as.numeric(StoreBrand == "Yes"),
         Storebrand_No = 1 - Storebrand_Yes) %>%
  select(Organic, Organic_Yes, Organic_No,
         StoreBrand, Storebrand_Yes, Storebrand_No)

#>   Organic Organic_Yes Organic_No StoreBrand Storebrand_Yes Storebrand_No
#> 1     Yes           1          0         No              0             1
#> 2     Yes           1          0        Yes              1             0
#> 3      No           0          1         No              0             1

或者更通用的 tidyverse 方法：

df %>% 
  mutate(across(everything(), 
                function(x) 1 * (x == "Yes"),
                .names = "{.col}_Yes")) %>%
  mutate(across(tidyselect::vars_select_helpers$where(is.character),
                function(x) 1 * (x == "No"),
                .names = "{.col}_No")) %>%
  select(order(names(.)))

#>   Organic Organic_No Organic_Yes StoreBrand StoreBrand_No StoreBrand_Yes
#> 1     Yes          0           1         No             1              0
#> 2     Yes          0           1        Yes             0              1
#> 3      No          1           0         No             1              0

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 10 月 21 日创建}

---

数据

df <- data.frame(Organic    = c("Yes", "Yes", "No"),
                 StoreBrand = c("No", "Yes", "No"))

df
#>   Organic StoreBrand
#> 1     Yes         No
#> 2     Yes        Yes
#> 3      No         No

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 10 月 21 日创建}