创建一个非正统的虚拟变量

Creating an unorthodox dummy variable

我需要创建一些非正统的虚拟变量,但遇到了一些麻烦。本质上,在我的数据集中,每个老师都可以教授多个 类。我正在构建一个多级数据集,因此存在重复的教师 ID 是可以的。

以下是数据示例:

#generate data
teacher.id <- c(1:5, 1:5)
class.taught <- c("ELA", "Math", "Science", "ELA", "Math", "Science", "Math", "ELA", "ELA", "Math")

# combine into data frame
dat <- data.frame(teacher.id, class.taught)

如您所见,ID 为 1 和 3 的老师都教授 2 个不同的 类。

创建虚拟变量的传统方法产生:

# example of what I have done so far 
dat$teach.ELA <- ifelse(dat$class.taught == "ELA", 1, 0 )
dat$teach.MATH <- ifelse(dat$class.taught == "Math", 1, 0 )
dat$teach.SCIENCE <- ifelse(dat$class.taught == "Science", 1, 0 )
dat

但是,我希望新的虚拟变量看起来像这样:

desired.ELA <- c(1,0,1,1,0,1,0,1,1,0)
desired.MATH <- c(0,1,0,0,1,0,1,0,0,1)
desired.SCIENCE <- c(1,0,1,0,0,1,0,1,0,0)
dat.2 <- data.frame(dat, desired.ELA, desired.MATH, desired.SCIENCE)
dat.2

我的直觉是我需要循环遍历 ID 来创建这些 ID,但过去我真的看不到实现我想要的东西的途径。

纯属娱乐,使用 dplyr:

library(dplyr)
dat %>% left_join(
    dat %>%
      group_by(teacher.id) %>%
      summarize(desired.ELA = ifelse(sum(teach.ELA), 1, 0),
        desired.MATH = ifelse(sum(teach.MATH), 1, 0),
        desired.SCIENCE = ifelse(sum(teach.SCIENCE), 1, 0))
  )

输出:

   teacher.id class.taught teach.ELA teach.MATH teach.SCIENCE desired.ELA desired.MATH desired.SCIENCE
1           1          ELA         1          0             0           1            0               1
2           2         Math         0          1             0           0            1               0
3           3      Science         0          0             1           1            0               1
4           4          ELA         1          0             0           1            0               0
5           5         Math         0          1             0           0            1               0
6           1      Science         0          0             1           1            0               1
7           2         Math         0          1             0           0            1               0
8           3          ELA         1          0             0           1            0               1
9           4          ELA         1          0             0           1            0               0
10          5         Math         0          1             0           0            1               0

这是一个基本的 R 方法。这个想法是你为每个老师创建虚拟人,然后将它们合并到原始数据中:

# get dummies for each teacher
temp <- as.data.frame(with(dat, table(teacher.id, class.taught) > 0))
temp$teacher.id <- as.integer(row.names(temp))

# merge onto dataset
merge(dat, temp, by="teacher.id")

如果它真的困扰您,您可以将逻辑值强制转换为整数,但 R 会为您完成所有这些工作。

我会使用 dplyrtidyr

library(dplyr)
library(tidyr)

dummies <- 
dat %>%
   group_by(teacher.id, class.taught) %>%
   summarise(is_taught = as.numeric(n() > 0)) %>%
   spread(class.taught, is_taught, fill = 0)

> dummies
Source: local data frame [5 x 4]

  teacher.id   ELA  Math Science
       (int) (dbl) (dbl)   (dbl)
1          1     1     0       1
2          2     0     1       0
3          3     1     0       1
4          4     1     0       0
5          5     0     1       0

然后您可以使用联接将它们包含在原始数据中。

> inner_join(dat, dummies)
Joining by: "teacher.id"
   teacher.id class.taught ELA Math Science
1           1          ELA   1    0       1
2           2         Math   0    1       0
3           3      Science   1    0       1
4           4          ELA   1    0       0
5           5         Math   0    1       0
6           1      Science   1    0       1
7           2         Math   0    1       0
8           3          ELA   1    0       1
9           4          ELA   1    0       0
10          5         Math   0    1       0

您也可以使用 %in%:

dums <- function(dt, x){
  ix <- dt[, 2] %in% x
  dt[, 1] %in% unique(dt[ix, 1])
}

dums(dat, 'ELA')
dums(dat, 'Math')
dums(dat, 'Science')

这会为您提供 TRUE/FALSE 而不是 0/1 向量,但 as.integer 会在必要时将它们转换为 0/1。