Изучение комбинированных факторов в R

Question

Это продолжение этого поста здесь R Печать вывода ftable () в csv с именами факторов Также будет включать фон.

У меня есть некоторые данные переписи, где людям было разрешено указывать свою расу как одну или комбинацию множества разных рас.Мы разрешаем им выбирать из этих вариантов.

индеец

восточноазиатский

тихоокеанский островитянин

черный или афроамериканец

белыйили кавказец

латиноамериканец или латиноамериканец / a

южно-азиатский

ближневосточный

другой

Полученные данные будут довольно запутанными, если выЯ хочу составить таблицы непредвиденных обстоятельств по расе людей, потому что в выводе данных, который я привел в качестве примера ниже, один человек может перечислить столько же разных рас.

structure(list(Race = structure(c(3L, 2L, 3L, 9L, 9L, 11L, 
5L, 11L, 3L, 3L, 3L, 3L, 7L, 3L, 11L, 5L, 9L, 10L, 9L, 10L, 2L, 
3L, 2L, 6L, 9L, 10L, 3L, 10L, 8L, 3L, 5L, 1L, 2L, 9L, 4L, 3L), .Label = c("Black or African American", 
"Black or African American,White or Caucasian", "East Asian", 
"East Asian,Pacific Islander", "Hispanic or Latino/a", "Other", 
"Pacific Islander", "South Asian", "White or Caucasian", "White or Caucasian,Hispanic or Latino/a", 
"White or Caucasian,Middle Eastern"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-36L))

Чтобы уменьшить количество факторовЯ превратил всех людей с несколькими расами в ячейке (используя метод, описанный в предыдущем посте) в «Смешанный».Подобно ячейке в приведенном выше кадре с надписью «Белый или Кавказ, Ближний Восток» стал «Смешанным».Тем не менее, я хотел бы дополнительно изучить демографию людей, которых я изменил на «Смешанных».То, что я хотел бы сделать, это создать информационный фрейм с человеком в виде строки и каждой из разных рас в виде столбца.Тогда, если человек перечислил себя в качестве одной из рас, колонка для расы будет 1. Если они не указали себя в качестве этой расы, это будет 0. Например, если кто-то указал себя как «белые» и «восточноазиатские»«Их строка в кадре данных будет выглядеть следующим образом

Answer 1

Сначала вам нужно разделить один столбец на несколько столбцов (и я настоятельно рекомендую избегать факторов:

dfdat <- read.table(text=as.character(dat[[1]][-1]), sep=",", 
                     fill=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)

Выполнение применяется к значениям по строкам (и, конечно, транспонирование для восстановления исходных измерений):

dftbl <- t( apply(dfdat, 1, function(x){ 0+   # adding zero to logical coerces to numeric
      c( 'American Indian',     
     'East Asian',     
     'Pacific Islander',   
     'Black or African American',     
     'White or Caucasian',     
     'Hispanic or Latino/a',     
     'South Asian',     
     'Middle Eastern',     
     'Other') %in% x}))
 dftbl
 #===================
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
 [1,]    0    0    0    1    1    0    0    0    0
 [2,]    0    1    0    0    0    0    0    0    0
 [3,]    0    0    0    0    1    0    0    0    0
 [4,]    0    0    0    0    1    0    0    0    0
 [5,]    0    0    0    0    1    0    0    1    0
 [6,]    0    0    0    0    0    1    0    0    0

Затем просто преобразуйте в data.frame, добавьте вектор имен столбцов и cbind к приложению apply, используя функцию any.

Answer 2

Можно попробовать:

library(tidyverse)

df %>%
  mutate(ID = row_number(), dummy = 1) %>%
  separate_rows(Race, sep = ",") %>%
  spread(Race, dummy, fill = 0)

Обратите внимание, что поскольку нет ID, я создал файл, равный номеру строки.

Вывод:

   ID Black or African American East Asian Hispanic or Latino/a Middle Eastern Other Pacific Islander
1   1                         0          1                    0              0     0                0
2   2                         1          0                    0              0     0                0
3   3                         0          1                    0              0     0                0
4   4                         0          0                    0              0     0                0
5   5                         0          0                    0              0     0                0
6   6                         0          0                    0              1     0                0
7   7                         0          0                    1              0     0                0
8   8                         0          0                    0              1     0                0
9   9                         0          1                    0              0     0                0
10 10                         0          1                    0              0     0                0
11 11                         0          1                    0              0     0                0
12 12                         0          1                    0              0     0                0
13 13                         0          0                    0              0     0                1
14 14                         0          1                    0              0     0                0
15 15                         0          0                    0              1     0                0
16 16                         0          0                    1              0     0                0
17 17                         0          0                    0              0     0                0
18 18                         0          0                    1              0     0                0
19 19                         0          0                    0              0     0                0
20 20                         0          0                    1              0     0                0
21 21                         1          0                    0              0     0                0
22 22                         0          1                    0              0     0                0
23 23                         1          0                    0              0     0                0
24 24                         0          0                    0              0     1                0
25 25                         0          0                    0              0     0                0
26 26                         0          0                    1              0     0                0
27 27                         0          1                    0              0     0                0
28 28                         0          0                    1              0     0                0
29 29                         0          0                    0              0     0                0
30 30                         0          1                    0              0     0                0
31 31                         0          0                    1              0     0                0
32 32                         1          0                    0              0     0                0
33 33                         1          0                    0              0     0                0
34 34                         0          0                    0              0     0                0
35 35                         0          1                    0              0     0                1
36 36                         0          1                    0              0     0                0
   South Asian White or Caucasian
1            0                  0
2            0                  1
3            0                  0
4            0                  1
5            0                  1
6            0                  1
7            0                  0
8            0                  1
9            0                  0
10           0                  0
11           0                  0
12           0                  0
13           0                  0
14           0                  0
15           0                  1
16           0                  0
17           0                  1
18           0                  1
19           0                  1
20           0                  1
21           0                  1
22           0                  0
23           0                  1
24           0                  0
25           0                  1
26           0                  1
27           0                  0
28           0                  1
29           1                  0
30           0                  0
31           0                  0
32           0                  0
33           0                  1
34           0                  1
35           0                  0
36           0                  0