R 将多个值字段转换为因子

从csv文件读取输入会给我留下一个包含多个值的奇数字段，例如

 Title                Genres
1     A [Item1, Item2, Item3]
2     B                      
3     C        [Item4, Item1]


df <- data.frame(c("A","B","C"), c("[Item1, Item2, Item3]","","[Item4, Item1]"), 
           stringsAsFactors = FALSE)
colnames(df) <- c("Title","Genres")

标题类型
1A[项目1、项目2、项目3]
2 B
3 C[项目4，项目1]
df我不确定这是否正是您想要的，但我的做法有点不同。我使用了dplyr和grepl：

    df <- data.frame(c("A","B","C"), c("[Item1, Item2, Item3]","","[Item4, Item1]"), 
                     stringsAsFactors = FALSE)
    colnames(df) <- c("Title","Genres")
    df
    df1<-df%>%
      mutate(Item1 = ifelse(grepl("Item1",Genres), T,F),
             Item2 = ifelse(grepl("Item2",Genres), T,F),
             Item3 = ifelse(grepl("Item3",Genres), T,F),
             Item4 = ifelse(grepl("Item4",Genres), T,F))

 Title                Genres Item1 Item2 Item3 Item4
1     A [Item1, Item2, Item3]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
2     B                       FALSE FALSE FALSE FALSE
3     C        [Item4, Item1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE

df我不确定这是否正是您想要的，但我的做法有点不同。我使用了dplyr和grepl：

    df <- data.frame(c("A","B","C"), c("[Item1, Item2, Item3]","","[Item4, Item1]"), 
                     stringsAsFactors = FALSE)
    colnames(df) <- c("Title","Genres")
    df
    df1<-df%>%
      mutate(Item1 = ifelse(grepl("Item1",Genres), T,F),
             Item2 = ifelse(grepl("Item2",Genres), T,F),
             Item3 = ifelse(grepl("Item3",Genres), T,F),
             Item4 = ifelse(grepl("Item4",Genres), T,F))

 Title                Genres Item1 Item2 Item3 Item4
1     A [Item1, Item2, Item3]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
2     B                       FALSE FALSE FALSE FALSE
3     C        [Item4, Item1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE

df您可以使用Uwe建议的函数
separate（）
，但您的类型顺序似乎并不总是相同的。一个选项是使用
mutate（）
创建新列，并使用函数
grepl（）
来标识每个标记是否存在

df %>% 
    mutate(
        Item1 = grepl('Item1', Genres),
        Item2 = grepl('Item2', Genres),
        Item3 = grepl('Item3', Genres),
        Item4 = grepl('Item4', Genres)
    )

#   Title                Genres Item1 Item2 Item3 Item4
# 1     A [Item1, Item2, Item3]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
# 2     B                       FALSE FALSE FALSE FALSE
# 3     C        [Item4, Item1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE

您可以使用Uwe建议的函数
separate（）
，但您的类型顺序似乎并不总是相同的。一个选项是使用
mutate（）
创建新列，并使用函数
grepl（）
来标识每个标记是否存在

df %>% 
    mutate(
        Item1 = grepl('Item1', Genres),
        Item2 = grepl('Item2', Genres),
        Item3 = grepl('Item3', Genres),
        Item4 = grepl('Item4', Genres)
    )

#   Title                Genres Item1 Item2 Item3 Item4
# 1     A [Item1, Item2, Item3]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
# 2     B                       FALSE FALSE FALSE FALSE
# 3     C        [Item4, Item1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE

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