R：为以另一个变量为条件的一个变量的值创建虚拟变量

Question

原始问题

我想在数据框中为该数据框中的每个 x 值添加一系列虚拟变量，但如果另一个变量为 NA，则包含 NA。例如，假设我有以下数据框：

x <- seq(1:5)
y <- c(NA, 1, NA, 0, NA)
z <- data.frame(x, y)

我想生产：

var1 这样：z$var1 == 1 如果 x == 1，否则如果 y == NA，z$var1 == NA，否则 z$var1 == 0。
var2 这样：z$var2 == 1 如果 x == 2，否则如果 y == NA，z$var2 == NA，否则 z$var2 == 0。
var3 等

我似乎不知道如何对其进行矢量化。我正在寻找可用于大量 x 值的解决方案。

更新

我想遍历 x 的每个索引，这让我有些困惑。我不是在寻找这个，而是在寻找一个为 x 的每个唯一值创建一个变量的解决方案。当将以下数据作为输入时：

x <- c(1,1,2,3,9)
y <- c(NA, 1, NA, 0, NA)
z <- data.frame(x, y)

我正在寻找 z$var1、z$var2、z$var3、z$var9，其中 z$var1 <- c(1, 1, NA, 0, NA) 和 z$var2 <- c(不适用、0、1、0、不适用）。原始解决方案产生 z$var1 <- z$var2 <- c(1,1,NA,0,NA).

Answer 1

可以使用向量化的ifelse构造变量：

cbind(z, setNames(data.frame(sapply(unique(x), function(i) ifelse(x == i, 1, ifelse(is.na(y), NA, 0)))), 
                  paste("var", unique(x), sep = "")))

  x  y var1 var2 var3 var9
1 1 NA    1   NA   NA   NA
2 1  1    1    0    0    0
3 2 NA   NA    1   NA   NA
4 3  0    0    0    1    0
5 9 NA   NA   NA   NA    1

更新:

cbind(z, data.frame(sapply(unique(x), function(i) ifelse(x == i, 1, ifelse(is.na(y), NA, 0)))))
  x  y X1 X2 X3 X4
1 1 NA  1 NA NA NA
2 1  1  1  0  0  0
3 2 NA NA  1 NA NA
4 3  0  0  0  1  0
5 9 NA NA NA NA  1

R：为以另一个变量为条件的一个变量的值创建虚拟变量

R: Creating dummy variables for values of one variable conditional on another variable

loops

r

vectorization

assign

dummy-variable

原始问题

更新