将因子数据重塑为矩阵

reshaping factor data to matrix

重塑数据中的因子列的 correct/short 方法是什么:

login has_profile_in
1234  Facebook
1234  LinkedIn
1235  VK

变成这样的矩阵:

login Facebook LinkedIn VK
1234     1        1      0
1235     0        0      1

使用 tidyr 管道?

编辑: 我知道一些常规的方法,即使用 reshape2

dcast(login~has_profile_in)

而且还有其他方法。 我的问题是如何以整洁的方式进行,包括在基于通用管道的框架中的操作

按照 OP 的要求tidyr 方法

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% 
   mutate(Count = 1) %>%
   spread(has_profile_in, Count, fill = 0)
#   login Facebook LinkedIn VK
#1  1234        1        1  0
#2  1235        0        0  1

最短的选项是table

 as.data.frame.matrix(+(table(df1)!=0))
 #     Facebook LinkedIn VK
 #1234        1        1  0
 #1235        0        0  1

或使用data.table

library(data.table)
dcast(setDT(df1), login~has_profile_in, function(x) +(length(x)!=0))
#    login Facebook LinkedIn VK
#1:  1234        1        1  0
#2:  1235        0        0  1

注意:dcast 将是最快的,但有偏见的投票仍在进行或马甲 activity。

您可以使用

model.matrix(~yourFactor+0)

您可以使用aggregate

aggregate(has_profile_in ~ login, df, table)


#   login has_profile_in.Facebook has_profile_in.LinkedIn has_profile_in.VK
#1  1234                       1                       1                 0
#2  1235                       0                       0                 1

您可以使用 setNames 重命名列并使其更具可读性

setNames(aggregate(has_profile_in ~ login, df, table), c("Login", ""))

# Login   .Facebook .LinkedIn .VK
#1  1234         1         1   0
#2  1235         0         0   1