我有一个数据集,它以虚拟变量的形式代表每个客户的购物篮。
例如:
P1 P2 P3 P4 P5
0 2 0 0 0
0 1 0 0 0
0 0 0 3 0
0 0 0 0 0
0 0 5 0 0
1 1 0 0 0
其中 P1 代表产品 1,依此类推。
本质上,我想运行一个简单的查询,在该查询中我可以将所有大于 1 的值转换为 1。这样我的数据中将只有 1 和 0。我能够使用以下方法完成几行:
df[(df$P1>1] <- 1
是否有应用所有功能?
最佳答案
您可以转换为逻辑矩阵并通过用 +
包装强制转换为二进制。
+(df > 0)
# P1 P2 P3 P4 P5
#[1,] 0 1 0 0 0
#[2,] 0 1 0 0 0
#[3,] 0 0 0 1 0
#[4,] 0 0 0 0 0
#[5,] 0 0 1 0 0
#[6,] 1 1 0 0 0
或者使用稍慢的ifelse
ifelse(df > 0, 1, 0)
如果数据集真的很大,创建一个矩阵
可能不会节省内存。我们可以转换为data.table
(假设初始数据集为data.frame
)并使用set
将值更改为1
library(data.table)
setDT(df)
for(j in seq_along(df)){
set(df, i= which(df[[j]] > 1), j=j, value=1)
}
df
# P1 P2 P3 P4 P5
#1: 0 1 0 0 0
#2: 0 1 0 0 0
#3: 0 0 0 1 0
#4: 0 0 0 0 0
#5: 0 0 1 0 0
#6: 1 1 0 0 0
关于r - 将条件应用于 R 中的多列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32868583/