在R-ODK清理中分离不整洁的数据

要整理数据集的一部分，我需要将一列分隔为若干列。这些数据的形式与此类似：

set.seed(2133)
df <- data.frame(a = paste(sample(1:9, 5, replace=T), sample(c("", "%2", "%3"), 5, replace=T),  sample(c("", "%3", "%4"), 5, replace=T), sep="")) 
df
      a
1     6
2 2%3%4
3   6%2
4   3%2
5 5%2%4

set.seed（2133）
df我们可以使用
sapply
循环模式（即1、2），获得一个逻辑矩阵，通过使用
+
包装强制为二进制，并将其指定为“df”中的新列

df[c("One", "Two")] <- +(sapply(1:2, grepl, df$a))
df
#     a One Two
#1     6   0   0
#2 2%3%4   0   1
#3   6%2   0   1
#4   3%2   0   1
#5 5%2%4   0   1

或者，我们可以在拆分后使用
qdapTools
中的方便函数
mtabulate

library(qdapTools)
mtabulate(strsplit(as.character(df$a), "[%]"))

我喜欢基本版本。不错的选择。出于兴趣-不整洁的数据是否直接来自表单？首先，您从ODK（聚合的哪一部分？）获取数据到R的过程是什么？我这样问是因为你的问题可能在于这一途径，而不是数据。@Florian，是的，通过使用聚合。不幸的是，我们无法做出如此深远的改变。
table(transform(stack(setNames(strsplit(as.character(df$a), "[%]"),
       1:nrow(df))), values = factor(values, levels= 1:6))[2:1])

library(qdapTools)
mtabulate(strsplit(as.character(df$a), "[%]"))