重塑2 dcast-fun.aggregate表格中的值

我想将一个较长的data.frame制成表格。下面的示例代码创建了一个长data.frame，其中包含“ID”、“unit”和“mat”列。使用dcast，我想创建一个宽格式的data.frame，每个“mat”都有新的列，值应该是1（这个组合存在）或0（不存在，不存在…）

要使用1和0（按计划）填充表格，我现在找到的唯一方法是在long data.frame中添加一个额外的列，并使用“fun.aggregate=tablete”作为额外的dcast参数，即：

df.long <- data.frame(ID = c(3, 4, 8, 9, 3, 4, 10, 3, 3, 4),
    unit = c("cm", "cm", "m", "K", "cm", "cm", "m", "cm", "m", "cm"),
    mat = c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3),
    value = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1))
dcast(df.long, ID + unit ~ mat, fun.aggregate = tabulate)

ID unit 1 2 3
1  3   cm 1 1 1
2  3    m 0 0 1
3  4   cm 1 1 1
4  8    m 1 0 0
5  9    K 1 0 0
6 10    m 0 1 0

---

df.long我想这就行了：

dcast(df.long, ID + unit ~ mat, 
      fill = 0, 
      fun.aggregate = function(x) 1)
#  ID unit 1 2 3
#1  3   cm 1 1 1
#2  3    m 0 0 1
#3  4   cm 1 1 1
#4  8    m 1 0 0
#5  9    K 1 0 0
#6 10    m 0 1 0

我认为这就是工作：

dcast(df.long, ID + unit ~ mat, 
      fill = 0, 
      fun.aggregate = function(x) 1)
#  ID unit 1 2 3
#1  3   cm 1 1 1
#2  3    m 0 0 1
#3  4   cm 1 1 1
#4  8    m 1 0 0
#5  9    K 1 0 0
#6 10    m 0 1 0

Roland的方法确实有效，但是对于聚合函数，简单地使用
as.logical
，可能更有意义：

dcast(df.long, ID + unit ~ mat, 
      fill = 0, 
      fun.aggregate = as.logical, 
      value.var =  "mat")
#   ID unit 1 2 3
# 1  3   cm 1 1 1
# 2  3    m 0 0 1
# 3  4   cm 1 1 1
# 4  8    m 1 0 0
# 5  9    K 1 0 0
# 6 10    m 0 1 0

尝试将
as.logical（-1:3）
转换为0，以及将什么转换为1。罗兰的方法确实有效，但简单地将
as.logical
用于聚合函数可能更有意义：

dcast(df.long, ID + unit ~ mat, 
      fill = 0, 
      fun.aggregate = as.logical, 
      value.var =  "mat")
#   ID unit 1 2 3
# 1  3   cm 1 1 1
# 2  3    m 0 0 1
# 3  4   cm 1 1 1
# 4  8    m 1 0 0
# 5  9    K 1 0 0
# 6 10    m 0 1 0

尝试
as.logical（-1:3）
来了解什么被转换为零，什么被转换为一。
尽管我不完全理解fun.aggregate参数的语法，但这个解决方案工作得非常好！谢谢注：字符串“function（x）1”是不是一个快捷的有趣版本？如果你的表达式只有一行代码，你就不需要大括号了<代码>乐趣。聚合

需要一个函数。这也可以是一个匿名函数（动态定义）。尽管我不完全理解fun.aggregate参数的语法，但这个解决方案工作得非常好！谢谢注：字符串“function（x）1”是不是一个快捷的有趣版本？如果你的表达式只有一行代码，你就不需要大括号了<代码>乐趣。聚合需要一个函数。这也可以是一个匿名函数（动态定义）。这对于

df.long

中的零值可能有意义，但从描述来看，我假设这些值应该在相同的结果旁边指示为存在（即

1

），这种方法更符合我的逻辑，即为“它存在”分配一些值（1），并且(0)对于nope，即true false。但是，两个dcast解决方案都需要

fill=0

语句，尽管在具有

fun.aggregate=as.logical

的解决方案中，我希望此功能是内在的。@PJussel fill中的默认选项是

NA

，必须更改此选项对于零值可能有意义在

df.long

中，但从描述来看，我认为除了相同的结果之外，这些应该被表示为存在（即

1

），这种方法更符合我的逻辑，即为“它存在”和（0）分配一些值（1）对于nope，即true false。但是，两个dcast解决方案都需要

fill=0

语句，尽管在带有

fun.aggregate=as.logical

的解决方案中，我希望此功能是内在的。@PJussel fill中的默认选项是

NA

，必须更改