将 Yes/No/Absent 数据转换为二进制矩阵 [重复]答案

【问题标题】：Convert Yes/No/Absent data into Binary Matrix [duplicate]将 Yes/No/Absent 数据转换为二进制矩阵 [重复]
【发布时间】：2017-02-08 15:40:21
【问题描述】：

目前，我有一个投票数据数据集，其中每个人对多项政策进行了投票，无论是赞成还是反对，或者在对该特定政策进行投票时他们都缺席。

总的来说，我有 23 个策略，但我不知道如何将数据转换为二进制。数据集的设置方式显然是 "n" = no ， "y" = yes 和 "a" =缺席

如果有人可以在这里帮助我了解如何将 R 中的数据转换为二进制矩阵，我将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： r matrix binary

【解决方案1】：

这可以使用model.matrix 来完成。请注意，这在 R 中的许多情况下会自动为您完成，例如回归分析。

> set.seed(1)
> (df <- data.frame(id=1:10,vote=sample(c("yes","no","absent"),10,replace=TRUE)))
   id   vote
1   1    yes
2   2     no
3   3     no
4   4 absent
5   5    yes
6   6 absent
7   7 absent
8   8     no
9   9     no
10 10    yes
> model.matrix(~.-1,df)
   id voteabsent voteno voteyes
1   1          0      0       1
2   2          0      1       0
3   3          0      1       0
4   4          1      0       0
5   5          0      0       1
6   6          1      0       0
7   7          1      0       0
8   8          0      1       0
9   9          0      1       0
10 10          0      0       1

【讨论】：

【解决方案2】：

例如：

m <- as.matrix(cbind(c('y','y','y'),c('n','n','n'),c('a','a','a')))
m[m == 'y'] <- 1
m[m == 'n'] <- 0
m[m == 'a'] <- NA

【讨论】：

您应该改用TRUE 和FALSE。当然，使用您的方法，矩阵仍然是字符矩阵。
按照你的方法我可能会这样做：m[m == 'a'] <- NA; m[] <- m == 'y'; storage.mode(m) <- "logical"