重塑数据--这是tidyr：：tidyr的一个操作吗？

Question

我试图重塑一个数据框架，以便列中的每个唯一值都变成一个二进制列。

我得到的数据如下：

df <- data.frame(id = c(1,1,2),
                 value = c(200,200,1000),
                 feature = c("A","B","C"))

print(df)

##id,value,feature
##1,200,A
##1,200,B
##2,1000,C

我试着把它重塑成这样：

##trying to get here
##id,value,A,B,C
##1,200,1,1,0
##2,1000,0,0,1

spread(df,id,feature)失败，因为ids重复。

我想重塑数据，以便于建模--我正试图从特性的存在或缺失中预测价值。

Answer 1

正如我前面的评论:您必须使用reshape2包的reshape2，因为spread对于处理和/或符合整洁数据原则的数据很有效。你的“传播”有点不同(而且很复杂)。当然，除非您将spread与其他函数结合使用。

library(reshape2)
dcast(df, id + value ~ ..., length)
  id value A B C
1  1   200 1 1 0
2  2  1000 0 0 1

Answer 2

不过，有一种方法可以使用tidyr::spread，使用始终等于1的转换变量。

library(dplyr)
library(tidyr)

mutate(df,v=1) %>%
  spread(feature,v,fill=0)

  id value A B C
1  1   200 1 1 0
2  2  1000 0 0 1