如果值等于列名，如何在 R 中的整个数据集中重新编码列中的值
How to recode values in a column if the value equals the column name, across an entire dataset in R
我有一个非常大的数据集，我正在尝试整理。这是我出于这个问题的目的而感兴趣的前几行变量中的几行：
id
stressor
1
Homelessness
1
Inadequate Housing
5
Emotional Abuse
5
Extreme Poverty/Low Income
5
Physical Abuse
6
Chaotic atmosphere/stressful home environment
应激源变量是一个有 61 个水平的因素。这是一个对象的代码，其中包含您在 table:
中看到的内容
structure(list(id = c(1, 1, 5, 5, 5, 6), stressor = structure(c(4L,
5L, 2L, 3L, 6L, 1L), .Label = c("Chaotic atmosphere/stressful home environment",
"Emotional Abuse", "Extreme Poverty/Low Income", "Homelessness",
"Inadequate Housing", "Physical Abuse"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-6L))
我正在尝试重塑数据，以便每个 ID 只有一行，每个压力源都有一列。理想情况下，如果此人有压力源，则对应于 id 和该压力源的值将为 1，否则为 0。我已经得到了尽可能投射数据。这是我为此使用的代码：
data_cast<-dcast(data, id ~ stressor)
之后，我有一个如下所示的数据框：
id
Homelessness
Inadequate Housing
Emotional Abuse
Extreme Poverty/Low Income
Physical Abuse
Chaotic atmosphere/stressful home environment
1
Homelessness
Inadequate Housing
NA
NA
NA
NA
5
NA
NA
Emotional Abuse
Extreme Poverty/Low Income
Physical Abuse
NA
6
NA
NA
NA
NA
NA
Chaotic atmosphere/stressful home environment
现在这是正确的格式，但值不是我需要的。我希望最终结果如下所示：
id
Homelessness
Inadequate Housing
Emotional Abuse
Extreme Poverty/Low Income
Physical Abuse
Chaotic atmosphere/stressful home environment
1
1
1
0
0
0
0
5
0
0
1
1
1
0
6
0
0
0
0
0
1
我知道，对于每个单独的专栏，我可以做这样的事情来得到我想要的：
data_cast$Homelessness<-ifelse(data_cast$Homelessness == "Homelessness", 1, 0)
我知道在单个列的级别上执行此操作的几种方法，但我必须对每个变量重复该操作，实际数据中有 61 个。这将需要大量编码，我想避免这种情况。
如果在任何列名称中找到该值，是否有办法将数据中的值重新编码为等于 1？我正在尝试使用 ifelse() 和 names() 但无法弄清楚测试参数的左侧会发生什么。我猜，如果可以这样做的话，它会是这样的：
data_cast<-ifelse(__________ %in% names(data_cast) == TRUE, 1, 0)
我只尝试了 data_cast %in% names(data_cast)，以及 as.list(data_cast)[-1] %in% names(data_cast) 和 unlist(data_cast) %in% names(data_cast)，但是其中 none 有效。
谁能帮我解决这个问题？如果我需要提供更多信息，请告诉我，我很乐意这样做。我对 R 比较陌生，所以我试着在 SO 上查看其他问题，但如果已经有适用的答案，那么我一定对 R 了解不够，无法发现它们。抱歉，如果是这样的话。
可能的解决方案：
library(tidyverse)
data_cast %>%
mutate(across(!id, ~ ifelse(is.na(.x),0,1)))
可以使用 dcast 的 fun.aggregate 参数：
data_cast <- dcast(data, id ~ stressor, fun.aggregate = length)
我有一个非常大的数据集，我正在尝试整理。这是我出于这个问题的目的而感兴趣的前几行变量中的几行：
| id | stressor |
|---|---|
| 1 | Homelessness |
| 1 | Inadequate Housing |
| 5 | Emotional Abuse |
| 5 | Extreme Poverty/Low Income |
| 5 | Physical Abuse |
| 6 | Chaotic atmosphere/stressful home environment |
应激源变量是一个有 61 个水平的因素。这是一个对象的代码，其中包含您在 table:
中看到的内容structure(list(id = c(1, 1, 5, 5, 5, 6), stressor = structure(c(4L,
5L, 2L, 3L, 6L, 1L), .Label = c("Chaotic atmosphere/stressful home environment",
"Emotional Abuse", "Extreme Poverty/Low Income", "Homelessness",
"Inadequate Housing", "Physical Abuse"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-6L))
我正在尝试重塑数据，以便每个 ID 只有一行，每个压力源都有一列。理想情况下，如果此人有压力源，则对应于 id 和该压力源的值将为 1，否则为 0。我已经得到了尽可能投射数据。这是我为此使用的代码：
data_cast<-dcast(data, id ~ stressor)
之后，我有一个如下所示的数据框：
| id | Homelessness | Inadequate Housing | Emotional Abuse | Extreme Poverty/Low Income | Physical Abuse | Chaotic atmosphere/stressful home environment |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Homelessness | Inadequate Housing | NA | NA | NA | NA |
| 5 | NA | NA | Emotional Abuse | Extreme Poverty/Low Income | Physical Abuse | NA |
| 6 | NA | NA | NA | NA | NA | Chaotic atmosphere/stressful home environment |
现在这是正确的格式，但值不是我需要的。我希望最终结果如下所示：
| id | Homelessness | Inadequate Housing | Emotional Abuse | Extreme Poverty/Low Income | Physical Abuse | Chaotic atmosphere/stressful home environment |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
我知道，对于每个单独的专栏，我可以做这样的事情来得到我想要的：
data_cast$Homelessness<-ifelse(data_cast$Homelessness == "Homelessness", 1, 0)
我知道在单个列的级别上执行此操作的几种方法，但我必须对每个变量重复该操作，实际数据中有 61 个。这将需要大量编码，我想避免这种情况。
如果在任何列名称中找到该值，是否有办法将数据中的值重新编码为等于 1？我正在尝试使用 ifelse() 和 names() 但无法弄清楚测试参数的左侧会发生什么。我猜，如果可以这样做的话，它会是这样的：
data_cast<-ifelse(__________ %in% names(data_cast) == TRUE, 1, 0)
我只尝试了 data_cast %in% names(data_cast)，以及 as.list(data_cast)[-1] %in% names(data_cast) 和 unlist(data_cast) %in% names(data_cast)，但是其中 none 有效。
谁能帮我解决这个问题？如果我需要提供更多信息，请告诉我，我很乐意这样做。我对 R 比较陌生，所以我试着在 SO 上查看其他问题，但如果已经有适用的答案，那么我一定对 R 了解不够，无法发现它们。抱歉，如果是这样的话。
可能的解决方案：
library(tidyverse)
data_cast %>%
mutate(across(!id, ~ ifelse(is.na(.x),0,1)))
可以使用 dcast 的 fun.aggregate 参数：
data_cast <- dcast(data, id ~ stressor, fun.aggregate = length)