从长表创建一个二进制宽表（如tidyr:：spread（））

作为树模型的输入，我用SQL创建了一个分析表。现在我想把它转移到R，因为有这个表作为输入的模型也在R中运行。 我无法将其中一个SQL步骤转换为R

分析表的格式如下：

df <- data.frame(
  pseudonym = c("a", "a", "a", "b", "c", "c"),
  var1 = c(1,1,0,1,1,0),
  var2 = c(1,0,0,0,0,1),
  var3 = c(0,0,0,0,0,1))

> df
  pseudonym var1 var2 var3
1         a    1    1    0
2         a    1    0    0
3         a    0    0    0
4         b    1    0    0
5         c    1    0    0
6         c    0    1    1

如果有人有想法，这将非常有帮助。

这里有一种方法：

library(dplyr)
library(tidyr)

df <- data.frame(
  pseudonym = c("a", "a", "a", "b", "c", "c"),
  var1 = c(1,1,0,1,1,0),
  var2 = c(1,0,0,0,0,1),
  var3 = c(0,0,0,0,0,1))

df %>% 
  pivot_longer(cols = var1:var3) %>% 
  group_by(pseudonym, name) %>% 
  filter(max(value) == value) %>% 
  ungroup() %>% 
  distinct() %>% 
  pivot_wider(names_from = name, values_from = value)

#># A tibble: 3 x 4
#>  pseudonym  var1  var2  var3
#>  <fct>     <dbl> <dbl> <dbl>
#>1 a             1     1     0
#>2 b             1     0     0
#>3 c             1     1     1

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
df%
枢轴长度（cols=var1:var3）%>%
分组人（笔名、姓名）%>%
过滤器（最大值）=值%>%
解组（）%>%
不同的（）%>%
枢轴（名称从=名称，值从=值）
#>#一个tibble:3x4
#>笔名var1 var2 var3
#>         
#>1A 110
#>2b100
#>3 c 1 1

另一种方法，可能不是很复杂，但很有效：

库（dplyr）
#> 
#>正在附加包：“dplyr”
#>以下对象已从“package:stats”屏蔽：
#> 
#>滤波器，滞后
#>以下对象已从“package:base”屏蔽：
#> 
#>相交、setdiff、setequal、并集
df笔名var1 var2 var3
#>1A 110
#>2 a 10 0
#>3 a 0 0 0
#>4b100
#>5C100
#>6c01
df2%group_by（化名）%%>%突变（var1=病例_时（1%in%var1~1），
var2=情况_（1%在%var2~1中），
var3=当（1%在%var3~1中））%>%
唯一（）%%>%replace（is.na（.），0）%%>%
解组（）；df2
#>#tibble:3 x 4
#>笔名var1 var2 var3
#>          
#>1A 110
#>2b100
#>3 c 1 1

---

由（v0.3.0）于2020年4月21日创建

我们可以使用

max

library(data.table)
setDT(df)[, lapply(.SD, max), pseudonym]
#  pseudonym var1 var2 var3
#1:         a    1    1    0
#2:         b    1    0    0
#3:         c    1    1    1

---

当我在

mutate

语句中使用

case\u时，您可能能够使用
dplyr:：case\u重现SQL，结果是df1。问题是我如何获得df2？
library(data.table)
setDT(df)[, lapply(.SD, max), pseudonym]
#  pseudonym var1 var2 var3
#1:         a    1    1    0
#2:         b    1    0    0
#3:         c    1    1    1