R:根据列表的分类变量*创建虚拟变量*

我有一个带有分类变量的数据框,其中包含可变长度的字符串列表(这很重要,因为否则此问题将与此或此重复),例如:

df <- data.frame(x = 1:5)
df$y <- list("A", c("A", "B"), "C", c("B", "D", "C"), "E")
df

  x       y
1 1       A
2 2    A, B
3 3       C
4 4 B, D, C
5 5       E

并且所需的形式是在任何地方看到的每个唯一字符串的虚拟变量df$y,即:

data.frame(x = 1:5, A = c(1,1,0,0,0), B = c(0,1,0,1,0), C = c(0,0,1,1,0), D = c(0,0,0,1,0), E = c(0,0,0,0,1))

  x A B C D E
1 1 1 0 0 0 0
2 2 1 1 0 0 0
3 3 0 0 1 0 0
4 4 0 1 1 1 0
5 5 0 0 0 0 1

这种天真的方法有效:

> uniqueStrings <- unique(unlist(df$y))
> n <- ncol(df)
> for (i in 1:length(uniqueStrings)) {
+   df[,  n + i] <- sapply(df$y, function(x) ifelse(uniqueStrings[i] %in% x, 1, 0))
+   colnames(df)[n + i] <- uniqueStrings[i]
+ }

然而,对于大数据帧,它非常难看,懒惰和缓慢.

有什么建议？有什么好看的tidyverse吗？

更新:我有三种不同的方法.我system.time在我的(Windows 7,32GB RAM)笔记本电脑上使用真实数据集测试它们,包括1M行,每行包含长度为1到4个字符串的列表(大约350个唯一字符串值),磁盘上总共200MB.所以预期的结果是一个尺寸为1M x 350的数据框.(@Sotos)tidyverse和base(@ joel.wilson)方法花了这么长时间我不得不重新启动R.但是qdapTools(@akrun)方法却很棒:

> system.time(res1 <- mtabulate(varsLists))
   user  system elapsed 
  47.05   10.27  116.82

所以这是我接受的方法.

我们可以用 mtabulate

library(qdapTools)
cbind(df[1], mtabulate(df$y))
#  x A B C D E
#1 1 1 0 0 0 0
#2 2 1 1 0 0 0
#3 3 0 0 1 0 0
#4 4 0 1 1 1 0
#5 5 0 0 0 0 1

另一个想法,

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
 unnest(y) %>% 
 mutate(new = 1) %>% 
 spread(y, new, fill = 0) 

#  x A B C D E
#1 1 1 0 0 0 0
#2 2 1 1 0 0 0
#3 3 0 0 1 0 0
#4 4 0 1 1 1 0
#5 5 0 0 0 0 1

另外您在评论中提到的情况下,我们可以使用dcast从reshape2因为它比更灵活spread,

df2 <- df %>% 
        unnest(y) %>% 
        group_by(x) %>% 
        filter(!duplicated(y)) %>% 
        ungroup()

reshape2::dcast(df2, x ~ y, value.var = 'y', length)

#  x A B C D E
#1 1 1 0 0 0 0
#2 2 1 1 0 0 0
#3 3 0 0 1 0 0
#4 4 0 1 1 1 0
#5 5 0 0 0 0 1

#or with df$x <- c(1, 1, 2, 2, 3)

#  x A B C D E
#1 1 1 1 0 0 0
#2 2 0 1 1 1 0
#3 3 0 0 0 0 1

#or with df$x <- rep(1,5)

#  x A B C D E
#1 1 1 1 1 1 1