Q&A
for文を使ってみてはどうでしょうか
前提
R
dplyrパッケージ使用
実現したいこと
複数列に対してNAでないか否かで0,1の変数に変換したい。
変換したい変数
商品購入_1 : numeric型 #1~5000の値をとる
dataframeのイメージ
ID 商品購入_1 商品購入_2 ・・・ 商品購入_50 0001 2380 NA 2400 0002 1280 1980 980 0003 NA 2600 2480 ・ ・ ・ 9999 4980 180 ・・・ NA
変換後のdataframeのイメージ
ID 商品購入_1 商品購入_2 ・・・ 商品購入_50 0001 1 0 1 0002 1 1 1 0003 0 1 1 ・ ・ ・ 9999 1 1 ・・・ 0
一つの列に対してなら、
df %>% mutate(商品購入_1 = if_else(is.na(商品購入_1),0,1))
とすればよいが、
列が商品購入_1 ~ 商品購入_50まである場合に
df %>% mutate(商品購入_1 = if_else(is.na(商品購入_1),0,1), 商品購入_2 = if_else(is.na(商品購入_2),0,1), . . . 商品購入_50 = if_else(is.na(商品購入_50),0,1) )
とする以外の解決策がわからず、
mutate_at(vars(matches("商品購入")),funs(・・・))
みたいな感じでかけるといいなと思ったのだが、funsの中身をどうすればよいかわからず、
調べても解決策がわからなかった。
補足情報
R version 3.6.0
回答3件
0
自己解決
r
1df %>% 2 mutate_at(vars(starts_with("商品購入")),funs(if_else(is.na(.),0,.))) %>% 3 mutate_at(vars(starts_with("商品購入")),funs(if_else(. > 0, 1, 0))) %>% 4 mutate_at(vars(starts_with("商品購入")),funs(as.factor))
こんな感じで解決できました。
これがベストかはわかりませんが自分的には一番わかりやすかったです。
回答してくれた方ありがとうございました。
このやり方に対する意見もあったらいただきたいです。
投稿2019/12/04 05:07
総合スコア4
0
単純にこんな感じでいけませんか？
R
1a <- matrix(rep(c(10, 20, 30, 40, 50, NA),8),4,12) 2a 3b <- ifelse(is.na(a), 0, 1) 4b
データフレームをマトリックスに変換しとかないとダメかもです。
投稿2019/12/03 07:44
総合スコア368
0
一度tidyr::pivot_longer()で縦長にする
→mutateでNAの有無を示す列作る
→tidyr::pivot_wider()で元に戻す
でいかがでしょうか
library(tidyverse) #tidyr version 1.0.0 #縦長にするためのキー列を仮にnoとしています df %>% pivot_longer(-no) %>% mutate(new_value = if_else(is.na(value),0,1) %>% pivot_wider(velues_from = c(value, new_value), names_sep = "_") #出力イメージ # no | value_商品購入1 | new_value_商品購入1 | .... #--------------------------------------------------- # 1 | 1000 | 1 | .... #--------------------------------------------------- # 2 | NA | 0 | ....
投稿2019/11/28 08:24
総合スコア15
今新しくdfのイメージを更新したのですが、すでにID分けされており、それが1万近くある場合にもこのやり方でいけますか？一応自分で試してまたコメントいたします。
可能だと思います。
新しいdfの書き方でしたら、ID列をキーとすると大丈夫です。
つまり、pivot_longer(-ID)とすればIDごとに商品購入1,2,3...と縦にデータ(value列)が並びます。
このvalue列に対してNAを含むかどうかをする＝一括で行うということと同義になります。
あなたの回答
tips
プレビュー
