仅使用0和1值转换数据集

Question

我不确定该怎么称呼，所以我将尽力描述问题所在。 我有一个仅由0和1组成的数据框。因此，对于每个人，我不用一列具有因式值的列（例如，低价，4个房间）

      V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21
1     0  0  0  1  0  0  0  1  0   1   0   0   0   0   1   1   0   0   0   1   0
2     1  0  0  0  0  0  0  1  1   0   0   0   0   0   1   0   0   1   0   0   1
3     0  0  0  1  1  0  0  0  0   0   1   0   0   0   1   1   0   0   1   0   0
4     0  0  0  1  0  1  0  0  0   0   1   0   1   0   0   0   1   0   1   0   0

如何转换R中的数据集，以便创建新列（房间数＃）并为1（在第4列中）的位置赋予vhigh值？ 我需要为此而准备的多个指数型自变量。 21列代表1000多个观测值的6个变量。 应该是这样的

     PurchaseP.   NumberofRooms ...
1.      vhigh.         4
2.      low.           4
3.      vhigh.         1
4.      vhigh.         2

只是在这里为前2个全功能变量做过，但基本上如此重复，每个功能变量具有3-4个可能的阶乘值。

V1：V4 =购买价格，V5：V8 =房间数，V9：V11 =楼层，依此类推

在我脑海中这样的事情可能会起作用

1. 创建一个if statemt，以根据列位置为每个1赋予一个值，例如。 如果V4中的值= 1，则命名为“ vhigh”。 并为每个Vx执行此操作
2. 然后合并每个列V1：V4，V5：V8，V9：V11（取决于它是否具有3-4个可能的阶乘/整数值），而忽略0个值。

这行得通吗，还是有一种更简单的方法？ 如何在R中对此进行编码？

Answer 1

您可以使用功能which（）类似于

lapply(df, function(x) { %now x is a row
    idx = which(x == 1)[1] 
    return(idx)
    })

有趣的部分是在每行上使用which(x ==1) 。 这将为您提供包含一个索引的所有索引的数组。 其中的第一个可以用于您的情况（假设每行只有一个1），否则，需要讨论聚合。 然后，通过为各个索引指定一个合理的名称，可以将结果列转换为因子。

Answer 2

如果数据集每行包含一个1，这是一个非常简单的问题

根据您的图片在此处输入您的数据（请修改您的问题以输入代码而不是图片）

df = data.frame(r1 = 0, r2 = 1, r3 = 0)
rownames(df)<- 1

然后，您只需要将列数与房间号相加即可得出权重

df$room = df$r1*1 + df$r2 * 2 + df$r3 *3