将因子数据重塑为矩阵

Question

在数据中重塑因子列的正确/简短方法是什么：

login has_profile_in
1234  Facebook
1234  LinkedIn
1235  VK

变成这样的矩阵：

login Facebook LinkedIn VK
1234     1        1      0
1235     0        0      1

使用提迪尔管道？

编辑：我知道一些常规的方法，例如reshape2

dcast(login~has_profile_in)

还有其他方法。 我的问题是如何以整齐的方式做到这一点，包括在基于通用管道的框架中进行操作

Answer 1

您可以使用aggregate

aggregate(has_profile_in ~ login, df, table)


#   login has_profile_in.Facebook has_profile_in.LinkedIn has_profile_in.VK
#1  1234                       1                       1                 0
#2  1235                       0                       0                 1

您可以使用setNames重命名列并使其更具可读性

setNames(aggregate(has_profile_in ~ login, df, table), c("Login", ""))

# Login   .Facebook .LinkedIn .VK
#1  1234         1         1   0
#2  1235         0         0   1

Answer 2

如OP所要求的tidyr法

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% 
   mutate(Count = 1) %>%
   spread(has_profile_in, Count, fill = 0)
#   login Facebook LinkedIn VK
#1  1234        1        1  0
#2  1235        0        0  1

---

最短的选择是table

 as.data.frame.matrix(+(table(df1)!=0))
 #     Facebook LinkedIn VK
 #1234        1        1  0
 #1235        0        0  1

---

或使用data.table

library(data.table)
dcast(setDT(df1), login~has_profile_in, function(x) +(length(x)!=0))
#    login Facebook LinkedIn VK
#1:  1234        1        1  0
#2:  1235        0        0  1

注意： dcast可能是最快的，但投票仍在进行中，或者活动仍在进行中。

Answer 3

您可以使用

model.matrix(~yourFactor+0)