创建固定长度二进制向量的更快方法：如果固定长度为 6，则 4' 将变为 (0,0,0,1,0,0)

Question

我有大量关于多项选择题的调查答案数据。每行代表一个人对大约 73 个问题的回答。每列代表一个问题的答案：例如，如果他们回答 (d)，他们得到 4。我想将每个观察值 (行、列) 转换为 1 和 0 的向量，因此 (d) 将变为 (0,0 ,0,1)。

我一直在创建 2 个逻辑 for 循环。但它需要很多时间。

有人知道更快/更智能/更有效的方法吗？

Answer 1

我正在使用简单的示例数据：

df <- data.frame(answers = c(1,2,5,4,3,2,6,1,4))

  answers
1       1
2       2
3       5
4       4
5       3
6       2
7       6
8       1
9       4

然后创建空向量

df$recode <- list(rep(0, 6))

  answers           recode
1       1 0, 0, 0, 0, 0, 0
2       2 0, 0, 0, 0, 0, 0
3       5 0, 0, 0, 0, 0, 0
4       4 0, 0, 0, 0, 0, 0
5       3 0, 0, 0, 0, 0, 0
6       2 0, 0, 0, 0, 0, 0
7       6 0, 0, 0, 0, 0, 0
8       1 0, 0, 0, 0, 0, 0
9       4 0, 0, 0, 0, 0, 0

然后根据你答案中的信息来操作它们。

df$recode <- Map(function(x,y) `[<-`(x,y,1), x = df$recode, y = df$answers)

  answers           recode
1       1 1, 0, 0, 0, 0, 0
2       2 0, 1, 0, 0, 0, 0
3       5 0, 0, 0, 0, 1, 0
4       4 0, 0, 0, 1, 0, 0
5       3 0, 0, 1, 0, 0, 0
6       2 0, 1, 0, 0, 0, 0
7       6 0, 0, 0, 0, 0, 1
8       1 1, 0, 0, 0, 0, 0
9       4 0, 0, 0, 1, 0, 0

Answer 2

sjmisc 包中的 to_dummy 可以完成这项工作。

library(sjmisc)
df1=data.frame(Q1=c(1,2,3,4),Q2=c(2,2,3,4))
to_dummy(df1)

如您所见，它只为 Q2 创建了 3 个变量，这很不幸（它只有 3 个模态）。因此，只有在每个问题都存在所有模式时，这才有效。

一个快速的技巧是将四行添加到您的 DATA 中（一个通过模态），然后删除它们。

df2=rbind(df1,rep(1,ncol(df1)),rep(2,ncol(df1)),rep(3,ncol(df1)),rep(4,ncol(df1)))

to_dummy(df2)[1:(nrow(df2)-4),]