Вот один вариант с tidyverse
. Измените форму до «длинного» формата, затем преобразуйте его обратно в «широкий» формат с помощью pivot_wider
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
pivot_longer(cols = everything(), names_to = 'Groups',
values_drop_na = TRUE) %>%
distinct %>%
mutate(new =1) %>%
pivot_wider(names_from =value, values_from = new,
values_fill = list(new = 0))
#Groups `miR-133a` `miR-133b` `miR-456` miR777 `miR-777` miR138 `miR-564` `miR-878` miR978 `miR-978`
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 Group1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0
#2 Group2 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0
#3 Group3 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1
#4 Group4 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0
Или в base R
с table
table(names(df1)[col(df1)], unlist(df1))
# miR-133a miR-133b miR-456 miR-564 miR-777 miR-878 miR-978 miR138 miR777 miR978
# Group1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0
# Group2 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
# Group3 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0
# Group4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1
ПРИМЕЧАНИЕ. Здесь мы принимаем пробелы как NA
. Если это ""
, сначала измените его на NA
, а затем используйте тот же код
df1[df1 == ""] <- NA
data
df1 <- structure(list(Group1 = c("miR-133a", "miR-777", "miR-878", NA,
NA), Group2 = c("miR-133b", "miR138", NA, NA, NA), Group3 = c("miR-456",
"miR-564", "miR-777", "miR-878", "miR-978"), Group4 = c("miR777",
"miR-878", "miR978", NA, NA)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-5L))