在 R 中应用基于索引的分配答案

【问题标题】：Index based assignment with apply in R在 R 中应用基于索引的分配
【发布时间】：2017-07-18 01:13:40
【问题描述】：

我正在清理 R 中的一些调查数据；根据对问题的回答分配变量 1,0。假设我有一个有 3 个选项的问题； a,b,c;我有一个包含响应和逻辑变量的数据框：

df <- data.frame(a = rep(0,3), b = rep(0,3), c = rep(0,3), response = I(list(c(1),c(1,2),c(2,3))))

因此，如果响应与列索引匹配（即 1=a、2=b、3=c），我想将 0 更改为 1。

使用循环很容易做到这一点：

for (i in 1:nrow(df2)) df2[i,df2[i,"response"][[1]]] <- 1

有什么方法可以用 apply/lapply/sapply/etc 做到这一点？比如：

df <- sapply(df,function(x) x[x["response"][[1]]] <- 1)

还是我应该坚持循环？

【问题讨论】：

你的预期输出是什么

标签： r loops apply

【解决方案1】：

您可以使用矩阵索引，来自?[：

第三种索引形式是通过具有一列的数字矩阵对于每个维度：索引矩阵的每一行然后选择一个数组的元素，结果是一个向量。负指数是不允许在索引矩阵中。 NA 和零值是允许的：行包含零的索引矩阵的被忽略，而行包含 NA 会在结果中产生 NA。

# construct a matrix representing the index where the value should be one
idx <- with(df, cbind(rep(seq_along(response), lengths(response)), unlist(response)))

idx
#     [,1] [,2]
#[1,]    1    1
#[2,]    2    1
#[3,]    2    2
#[4,]    3    2
#[5,]    3    3

# do the assignment
df[idx] <- 1

df
#  a b c response
#1 1 0 0        1
#2 1 1 0     1, 2
#3 0 1 1     2, 3

【讨论】：

【解决方案2】：

或者你可以试试这个。

library(tidyr)
library(dplyr)
df1=df %>%mutate(Id=row_number()) %>%unnest(response)
df[,1:3]=table(df1$Id,df1$response)


  a b c response
1 1 0 0        1
2 1 1 0     1, 2
3 0 1 1     2, 3

【讨论】：

【解决方案3】：

也许这有帮助

df[1:3] <- t(sapply(df$response, function(x) as.integer(names(df)[1:3] %in% names(df)[x])))
df
#   a b c response
#1 1 0 0        1
#2 1 1 0     1, 2
#3 0 1 1     2, 3

或者一个紧凑的选项是

library(qdapTools)
df[1:3] <- mtabulate(df$response)

【讨论】：