分离并创建虚拟变量列

Question

我有一些这种格式的数据：

#> # A tibble: 3 × 2
#>    item colors           
#>   <int> <chr>            
#> 1     1 blue             
#> 2     2 blue / pink / red
#> 3     3 pink / white

我想要的输出是：

#> # A tibble: 3 × 5
#>    item  blue  pink   red white
#>   <int> <int> <int> <int> <int>
#> 1     1     1     0     0     0
#> 2     2     1     1     1     0
#> 3     3     0     1     0     1

在 tidyverse 中，有没有简单的方法来做到这一点？

如果有帮助，我确实有颜色的 df，例如。

df_colors
#> # A tibble: 4 × 1
#>   color
#>   <chr>
#> 1 blue 
#> 2 pink 
#> 3 red  
#> 4 white

我正在使用的真实示例有多种颜色。

数据输入代码如下：

library(tidyverse)
df <- tibble::tribble(
  ~item,             ~colors,
     1L,              "blue",
     2L, "blue / pink / red",
     3L,      "pink / white"
  )
df

library(tidyverse)
df_desired <- tibble::tribble(
  ~item, ~blue, ~pink, ~red, ~white,
     1L,    1L,    0L,   0L,     0L,
     2L,    1L,    1L,   1L,     0L,
     3L,    0L,    1L,   0L,     1L
  )

df_desired

df_colors <- tibble::tribble(
    ~color,
    "blue",
   "pink",
    "red",
  "white"
  )
df_colors

Answer 1

您可以先 separate_rows 然后 pivot_wider:

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
  # create row ID:
  mutate(row = row_number()) %>%
  # separate rows on " /":
  separate_rows(colors, sep = ' /') %>%
  # pivot dataframe wider:
  pivot_wider(names_from = colors, values_from = colors, 
              values_fn = function(x) 1, values_fill = 0) %>%
  # deselect obsolete column:
  select(-row)
# A tibble: 3 x 6
   item  blue ` pink` ` red`  pink ` white`
  <int> <dbl>   <dbl>  <dbl> <dbl>    <dbl>
1     1     1       0      0     0        0
2     2     1       1      1     0        0
3     3     0       0      0     1        1

分离并创建虚拟变量列

separate and create dummy variable columns

r

dplyr

tidyr

tidyverse