如何在R data.frame中创建组合变量？

我有一个data.frame，它有几个零值变量。我需要构造一个额外的变量，该变量将返回每个观测值不为零的变量组合。例如

df <- data.frame(firm = c("firm1", "firm2", "firm3", "firm4", "firm5"),
                 A = c(0, 0, 0, 1, 2),
                 B = c(0, 1, 0, 42, 0),
                 C = c(1, 1, 0, 0, 0))

df使用应用：

# paste column names
df$varCombination <- 
  apply(df[,2:ncol(df)]>0, 1,
        function(i)paste(colnames(df[, 2:ncol(df)])[i], collapse = "-"))

# convert blank to NA
df$varCombination[df$varCombination == ""] <- NA

# result
df
#    firm A  B C varCombination
# 1 firm1 0  0 1              C
# 2 firm2 0  1 1            B-C
# 3 firm3 0  0 0           <NA>
# 4 firm4 1 42 0            A-B
# 5 firm5 2  0 0              A

#粘贴列名
df$var0，1，
函数（i）粘贴（colnames（df[，2:ncol（df）]）[i]，collapse=“-”）
#将空白转换为NA
df$varCombination[df$varCombination==“”]使用
apply（df，1，fun）
可能很容易解决这个问题，但为了性能起见，这里尝试按列而不是按行解决这个问题（我曾经看到@alexis_laz做过类似的事情，但现在找不到）

##创建一个逻辑矩阵
tmp您的想法正确，但循环中的逻辑比较不正确

我已尝试使代码与以前的代码非常相似，这应该可以：

var_names <- names(df)[-1]

df$varCombination <- character(nrow(df))

for (i in 1:nrow(df)){

  non_zero_names <- var_names[df[i, -1] > 0]

  df$varCombination[i] <- paste(non_zero_names, collapse  = '-')

}

> df
   firm A  B C varCombination
1 firm1 0  0 1              C
2 firm2 0  1 1            B-C
3 firm3 0  0 0               
4 firm4 1 42 0            A-B
5 firm5 2  0 0              A

var\u名称谢谢！到目前为止，所有建议的解决方案都非常有效。因此，选择你的版本作为最整洁的版本只是我个人喜好的问题。它缺少钠的替代物，但这不是绊脚石。@Antti这不仅仅是味道的问题。行操作是有控制的，因为R是一种矢量化语言，而且所有操作都是有控制的。您选择了迄今为止最慢的解决方案。在我的回答中看到一些基准。所以，请定义“neatest”，而你在它。@DavidArenburg我绝对同意，行式循环在R不是一个快速的解决方案。在我的辩护中，我确实认为循环让事情变得更清楚，我试图让它接近原始代码，这样询问者就更容易遵循逻辑。我也使用了循环。只是按列而不是按行。我的循环非常简单易读。因此，使用循环并不是一个真正的论点。不管怎样，我只是说OPs的评论对我来说没有多大意义。尽管如此，我并没有试图说服他接受任何一个答案。由他选择他喜欢的答案，我真的不在乎我的答案是否被接受。@DavidArenburg我想你是对的。你所做的基准使我信服。在我的实际应用程序中，节省的时间不会是微不足道的。我刚刚开始意识到直觉和效率之间的权衡。所以我还是会接受你的回答。干杯
# paste column names
df$varCombination <- 
  apply(df[,2:ncol(df)]>0, 1,
        function(i)paste(colnames(df[, 2:ncol(df)])[i], collapse = "-"))

# convert blank to NA
df$varCombination[df$varCombination == ""] <- NA

# result
df
#    firm A  B C varCombination
# 1 firm1 0  0 1              C
# 2 firm2 0  1 1            B-C
# 3 firm3 0  0 0           <NA>
# 4 firm4 1 42 0            A-B
# 5 firm5 2  0 0              A

## Create a logical matrix
tmp <- df[-1] != 0
## or tmp <- sapply(df[-1], `!=`, 0)

## Prealocate result 
res <- rep(NA, nrow(tmp))

## Run per column instead of per row
for(j in colnames(tmp)){
  res[tmp[, j]] <- paste(res[tmp[, j]], j, sep = "-")
}

## Remove the pre-allocated `NA` values from non-NA entries
gsub("NA-", "", res, fixed = TRUE)
# [1] "C"   "B-C" NA    "A-B" "A"

set.seed(123)
BigDF <- as.data.frame(matrix(sample(0:1, 1e4, replace = TRUE), ncol = 10))

library(microbenchmark)

MM <- function(df) {
  var_names <- names(df)[-1]
  res <- character(nrow(df))
  for (i in 1:nrow(df)){
    non_zero_names <- var_names[df[i, -1] > 0]
    res[i] <- paste(non_zero_names, collapse  = '-')
  }
  res
}

ZX <- function(df) {
  res <- 
    apply(df[,2:ncol(df)]>0, 1,
          function(i)paste(colnames(df[, 2:ncol(df)])[i], collapse = "-"))
  res[res == ""] <- NA
  res
}

DA <- function(df) {
  tmp <- df[-1] != 0
  res <- rep(NA, nrow(tmp))

  for(j in colnames(tmp)){
    res[tmp[, j]] <- paste(res[tmp[, j]], j, sep = "-")
  }
  gsub("NA-", "", res, fixed = TRUE)
}


microbenchmark(MM(BigDF), ZX(BigDF), DA(BigDF))
# Unit: milliseconds
#      expr       min         lq       mean     median         uq        max neval cld
# MM(BigDF) 239.36704 248.737408 253.159460 252.177439 255.144048 289.340528   100   c
# ZX(BigDF)  35.83482  37.617473  38.295425  38.022897  38.357285  76.619853   100  b 
# DA(BigDF)   1.62682   1.662979   1.734723   1.735296   1.761695   2.725659   100 a  

var_names <- names(df)[-1]

df$varCombination <- character(nrow(df))

for (i in 1:nrow(df)){

  non_zero_names <- var_names[df[i, -1] > 0]

  df$varCombination[i] <- paste(non_zero_names, collapse  = '-')

}

> df
   firm A  B C varCombination
1 firm1 0  0 1              C
2 firm2 0  1 1            B-C
3 firm3 0  0 0               
4 firm4 1 42 0            A-B
5 firm5 2  0 0              A