将虚拟变量转换为R中的单个范畴变量？

也有人问过类似的问题。然而，它们似乎并没有完全满足我的需要。例如，如果我有这样一个数据集：

df <- data.frame(
  x = rnorm(10),
  y = rnorm(10),
  a = c(0,0,0,1,1,0,0,0,1,0),
  b = c(1,1,1,1,0,0,1,0,0,0),
  c = c(0,1,0,1,0,0,0,0,0,0),
  z = c(1,1,1,1,1,0,1,0,1,0)
)

我尝试使用：

apply(df[,c("a","b", "c")], 1, sum, na.rm=TRUE)

它将每个变量的数量相加。。。但我不知道如何将2个（或更多）变量组合成一个单一因素水平

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关于如何执行此操作的任何建议？

按行循环选定的列（

MARGIN=1

），将值为1的列名子集并将它们粘贴在一起

df$z <-  apply(df[c('a', 'b', 'c')], 1, function(x) toString(names(x)[x ==1]))
df$z
#[1] "b"       "b, c"    "b"       "a, b, c" "a"       ""        "b"       ""        "a"       ""       

对于具有purrr和dplyr的解决方案：

df %>% mutate(z = pmap_chr(select(., a, b, c), ~  {v1 <- c(...); toString(names(v1)[v1 == 1])}))

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df%>%mutate（z=pmap_-chr，select（，a，b，c），{v1@GuedesBF这里有一种方法
df%>%mutate（z=pmap_-chr，select（，a，b，c）），{v1就是这样。我在'c（…）中被遗漏了“函数。@GuedesBF有一个输入错误。我更新了itI，建议将其纳入未来的答案中reference@GuedesBF没关系，我想我会让别人来回答
df$z[df$z == ''] <- '0'

df %>% mutate(z = pmap_chr(select(., a, b, c), ~  {v1 <- c(...); toString(names(v1)[v1 == 1])}))