Создание категориальных переменных из взаимоисключающих фиктивных переменных

Мой вопрос касается разработки ранее отвеченного вопроса о объединении нескольких фиктивных переменных в одну категориальную переменную.

В ранее заданном вопросе категориальная переменная была создана из фиктивных переменных, которые НЕ были взаимоисключающими. Для моего случая мои фиктивные переменные являются взаимоисключающими, потому что они представляют пересеченные экспериментальные условия в факториальном дизайне 2X2 между субъектами (который также имеет компонент внутри предметов, который я здесь не рассматриваю), поэтому я не думаю, что interaction делает то, что мне нужно сделать.

Например, мои данные могут выглядеть так:

id   conditionA    conditionB    conditionC     conditionD
1    NA            1             NA             NA
2    1             NA            NA             NA
3    NA            NA            1              NA
4    NA            NA            NA             1
5    NA            2             NA             NA
6    2             NA            NA             NA
7    NA            NA            2              NA
8    NA            NA            NA             2

Я хотел бы сейчас сделать категориальные переменные, которые объединяют ПО разным типам условий. Например, люди, которые имели значения для условий A и B, могут быть закодированы с помощью одной категориальной переменной, а люди, которые имели значения для условий C и D.

id   conditionA    conditionB    conditionC     conditionD  factor1    factor2
1    NA            1             NA             NA          1          NA
2    1             NA            NA             NA          1          NA
3    NA            NA            1              NA          NA         1
4    NA            NA            NA             1           NA         1
5    NA            2             NA             NA          2          NA
6    2             NA            NA             NA          2          NA
7    NA            NA            2              NA          NA         2
8    NA            NA            NA             2           NA         2

Прямо сейчас я делаю это, используя ifelse() заявления, которые довольно просто горячий беспорядок (и не всегда работает). Пожалуйста помоги! Там, наверное, какой-то супер-очевидный "более простой способ".

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Виды ifelse Команды, которые я использую, следующие:

attach(df)
df$factor<-ifelse(conditionA==1 | conditionB==1, 1, NA)
df$factor<-ifelse(conditionA==2 | conditionB==2, 2, df$factor)

На самом деле я объединяю 6-8 столбцов каждый раз, так что более элегантное решение очень поможет.

Источник

3 ответа

Решение

Пакет My R имеет удобную функцию, которая позволяет выбрать первый NA значение для каждого элемента в списке векторов:

#library(devtools)
#install_github('kimisc', 'muelleki')
library(kimisc)

df$factor1 <- with(df, coalesce.na(conditionA, conditionB))

(Я не уверен, если это работает, если conditionA а также conditionB факторы. Преобразовать их в цифры перед использованием as.numeric(as.character(...)) если необходимо.)

В противном случае вы могли бы дать interaction попытка, в сочетании с перекодированием уровней результирующего фактора - но мне кажется, что вы больше заинтересованы в первом решении:

df$conditionAB <- with(df, interaction(coalesce.na(conditionA, 0), 
                                       coalesce.na(conditionB, 0)))
levels(df$conditionAB) <- c('A', 'B')
Источник

Ну, я думаю, что вы можете сделать это просто с ifelse, что-то вроде:

factor1 <- ifelse(is.na(conditionA), conditionB, conditionA)

Другой способ может быть:

factor1 <- conditionA
factor1[is.na(factor1)] <- conditionB

И третье решение, безусловно, более практичное, если у вас более двух столбцов:

factor1 <- apply(df[,c("conditionA","conditionB")], 1, sum, na.rm=TRUE)
Источник

Я думаю, что эта функция дает вам то, что вам нужно (по общему признанию, это быстрый взлом).

to_indicator <- function(x, grp)
{
    apply(tbl, 1,
          function (x)
          {
              idx <- which(!is.na(x))
              nm <- names(idx)
              if (nm %in% grp)
                x[idx]
              else
                NA
          })
}

И вот он используется с данными примера, которые вы предоставляете.

tbl <- read.table(header=TRUE, text="
conditionA    conditionB    conditionC     conditionD
NA            1             NA             NA
1             NA            NA             NA
NA            NA            1              NA
NA            NA            NA             1
NA            2             NA             NA
2             NA            NA             NA
NA            NA            2              NA
NA            NA            NA             2")
tbl <- data.frame(tbl)

(tbl <- cbind(tbl,
              factor1=to_indicator(tbl, c("conditionA", "conditionB")),
              factor2=to_indicator(tbl, c("conditionC", "conditionD"))))
Источник
Другие вопросы по тегам