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r - 如何根据 R 中两列的值创建虚拟变量？

问题描述

问题标题可能无法完全反映我的问题，这也许就是我无法为我的问题提出解决方案的原因。我已经阅读了类似的问题（例如，根据跨行的条件为列分配值或R：根据另一列中存在一列的值生成一个虚拟变量）和关于在 R 中创建虚拟变量的在线指南（我对 R 很陌生），但似乎没有人解决我的问题，或者我只是不知道如何解决。我有一个这样的数据框：

df <- data.frame("Country" = c("US", "US", "US", "US", "IT", "IT", "IT","FR","FR"),          
             "Time" = c(1, 1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 3))

数据框更复杂，但每一行都是在给定时刻对一个国家的观察。我想创建一个虚拟变量，如果分配给该观察的国家是在时间 1、2 3 和 0 测量的，则该变量取值为 1，否则如果该国家是在时间测量，则另一个取值为 1矩 2 和 3但不是 1，否则为 0。所以数据框看起来像：

df2 <- data.frame("Country" = c("US", "US", "US", "US", "IT", "IT", "IT","FR","FR"),          
              "Time" = c(1, 1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 3),
              "DummyTime123" = c(1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0),
              "DummyTime23" = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1))

因此，由于 US 在时间 1、2 和 3 处测量，因此美国观测值取值为 1，其余观测值取值为 0。但是，由于 FR 在时间 2 和 3 处测量，因此法国观测值取值为 1 ，其余的取值为 0（请注意，US 也取值为 0，因为它是在时间 1、2 和 3 测量的，而不仅仅是在时间 2 和 3）。

例如，我尝试在 tidyverse 中使用 if_else 创建一个虚拟对象，例如

DummyTime123 = ifelse(country = country, time = 1 & time = 2 & time = 3)

但这不起作用，非常合理，因为在时间 1、2 和 3 没有测量单个观察值。相反，我想根据是否测量该观察值（国家）的一列的值来为该观察值创建一个虚拟变量在几个（和特定的）时间。我还考虑过我的数据框可能不整洁，但我看不出是怎么回事，我认为这不是问题所在。当然，我可以手动执行此操作（这就是我到目前为止所做的），但是由于数据集非常大，我想找到一个自动化的解决方案。

¿ 有人有解决这个问题的方法吗？如果在 tidyverse 中有解决方案，那就太好了，但当然任何解决方案都会有所帮助。

标签： rtidyversedummy-variable

解决方案

tidyverse您可以尝试以下方法。

使用group_bywithCountry考虑Time每个 中的所有值Country。

要满足DummyTime123条件，您需要在 a 中的值中包含all1、2 和 3 的Time值Country。如果TRUE, 则使用+this 变为 1。

对于DummyTime23，听起来您想要 2 和 3 inTime但不希望any的值为Time1。使用&您可以确保满足两个条件。

让我知道这是否提供了预期的结果。

library(tidyverse)

df %>%
  group_by(Country) %>%
  mutate(DummyTime123 = +all(1:3 %in% Time),
         DummyTime23 = +(all(2:3 %in% Time) & !any(Time == 1)))

输出

  Country  Time DummyTime123 DummyTime23
  <chr>   <dbl>        <int>       <int>
1 US          1            1           0
2 US          1            1           0
3 US          2            1           0
4 US          3            1           0
5 IT          1            0           0
6 IT          2            0           0
7 IT          1            0           0
8 FR          2            0           1
9 FR          3            0           1

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