R 将数值转换为二进制（0/1）

我有一个数据框，里面有不同人群的不同种类水果的计数。如下

    apple  banana  orange
Tim     3       0       2
Tom     0       1       1
Bob     1       2       2

    apple  banana  orange
Tim     1       0       1
Tom     0       1       1
Bob     1       1       1

如何将其转换为二进制矩阵，即，如果一个人至少有一个水果，无论他有多少个，那么I记录1，如果没有，则记录0。如下

    apple  banana  orange
Tim     3       0       2
Tom     0       1       1
Bob     1       2       2

    apple  banana  orange
Tim     1       0       1
Tom     0       1       1
Bob     1       1       1

只需比较一下：

d = t(matrix(c(3,0,2,0,1,1,1,2,2), 3))
d > 0
t(matrix(as.numeric(d>0), ncol(d)))

---

使用可以使用

ifelse

。它应该同时适用于矩阵和数据帧，但结果值将是矩阵

> df <- cbind(aaple = c(3, 0 , 1), banana = c(0, 1, 2), orange = c(2, 1, 2))
> df
     aaple banana orange
[1,]     3      0      2
[2,]     0      1      1
[3,]     1      2      2

> ifelse(df>0, 1, 0)
     aaple banana orange
[1,]     1      0      1
[2,]     0      1      1
[3,]     1      1      1

>测向
苹果香蕉橙
[1,]     3      0      2
[2,]     0      1      1
[3,]     1      2      2
>ifelse（df>0,1,0）
苹果香蕉橙
[1,]     1      0      1
[2,]     0      1      1
[3,]     1      1      1

这是您的

数据。帧

：

x <- structure(list(apple = c(3L, 0L, 1L), banana = 0:2, orange = c(2L, 
1L, 2L)), .Names = c("apple", "banana", "orange"), class = "data.frame", row.names = c("Tim", 
"Tom", "Bob"))

更新 我不知道睡前快速发帖会产生什么效果，但讨论本身很有趣，所以我想在这里总结一下：

我本能地认为，在R中的

TRUE

和

FALSE

下面是数字

1

和

0

。如果您尝试（一种不太好的方法）检查等价性，例如

1==TRUE

或

0==FALSE

，您将得到

TRUE

。我的捷径（比正确的，或者至少在概念上更正确的方法花费了更多的时间）是将

0

添加到我的

TRUE

s和

FALSE

s中，因为我知道R会强制逻辑向量为数值

正确的，或者至少是更合适的方法是使用

作为.numeric

转换输出（我认为@JoshO'Brien打算这样写）。但是不幸的是，这会删除输入的维度属性，因此您需要将结果向量重新转换为矩阵，结果表明，与我在回答中添加的

0

相比，该矩阵仍然更快

在阅读了评论和批评之后，我想我应该再添加一个选项——使用

apply

在列中循环，并使用

as.numeric

方法。这比手动重新创建矩阵要慢，但比将

0

添加到逻辑比较中稍快

x <- data.frame(replicate(1e4,sample(0:1e3)))
library(rbenchmark)
benchmark(X1 = {
            x1 <- as.matrix((x > 0) + 0)
          },
          X2 = {
            x2 <- apply(x, 2, function(y) as.numeric(y > 0))
          },
          X3 = {
            x3 <- as.numeric(as.matrix(x) > 0)
            x3 <- matrix(x3, nrow = 1001)
          },
          X4 = {
            x4 <- ifelse(x > 0, 1, 0)
          },
          columns = c("test", "replications", "elapsed", 
                      "relative", "user.self"))
#   test replications elapsed relative user.self
# 1   X1          100 116.618    1.985   110.711
# 2   X2          100 105.026    1.788    94.070
# 3   X3          100  58.750    1.000    46.007
# 4   X4          100 382.410    6.509   311.567

all.equal(x1, x2, check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE
all.equal(x1, x3, check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE
all.equal(x1, x4, check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE

x
>pippo
人苹果香蕉橙
1分时10分2秒
2汤姆01
3鲍勃1 2
>cols lappy（cols，function（x）{pippo[，x]我通常使用这种方法：

df[df > 0] = 1

你的对象是矩阵还是数据框？如果它是一个包含所有数字信息的数据框，你可以将它强制为一个带有
as.matrix
的矩阵。它是一个带有标题的数据框，为什么这比
ifelse
好？（我没有问，因为我建议这样做，只是好奇）@ChinmayPatil——首先，Ananda的解决方案运行速度比
ifelse（）
版本快3-4倍。（FWIW
as.logical（as.matrix（x）>0）
是他的解决方案的两倍。）这是我用来运行一些时间测试的data.frame:
x@JoshO'Brien谢谢你的回复。我也检查了同样的事情。事实确实如此。：）@JoshO'Brien，谢谢。你是说
as.numeric
，对吗？我很快就会更新我的答案。@ChinmayPatil，我已经用一些基准和进一步的思考更新了我的答案。