Gere uma variável fictícia

Question 1

Tenho problemas para gerar as seguintes variáveis fictícias em R:

Estou analisando dados de séries temporais anuais (período de 1948-2009). Eu tenho duas perguntas:

Como faço para gerar uma variável dummy para a observação # 10, ou seja, para o ano 1957 (valor = 1 em 1957 e zero em caso contrário)?
Como faço para gerar uma variável dummy que é zero antes de 1957 e assume o valor 1 de 1957 em diante até 2009?

Question 2

Outra opção que pode funcionar melhor se você tiver muitas variáveis é factore model.matrix.

> year.f = factor(year)
> dummies = model.matrix(~year.f)

Isso incluirá uma coluna de interceptação (todos) e uma coluna para cada um dos anos em seu conjunto de dados, exceto um, que será o valor "padrão" ou de interceptação.

Você pode alterar a forma como o "padrão" é escolhido mexendo contrasts.argem model.matrix.

Além disso, se você quiser omitir a interceptação, pode simplesmente descartar a primeira coluna ou adicionar +0ao final da fórmula.

Espero que isso seja útil.

Question 3

A maneira mais simples de produzir essas variáveis fictícias é algo como o seguinte:

> print(year)
[1] 1956 1957 1957 1958 1958 1959
> dummy <- as.numeric(year == 1957)
> print(dummy)
[1] 0 1 1 0 0 0
> dummy2 <- as.numeric(year >= 1957)
> print(dummy2)
[1] 0 1 1 1 1 1

De forma mais geral, você pode usar ifelsepara escolher entre dois valores dependendo de uma condição. Portanto, se em vez de uma variável dummy 0-1, por alguma razão você quisesse usar, digamos, 4 e 7, você poderia usar ifelse(year == 1957, 4, 7).

Question 4

Usando dummies :: dummy () :

library(dummies)

# example data
df1 <- data.frame(id = 1:4, year = 1991:1994)

df1 <- cbind(df1, dummy(df1$year, sep = "_"))

df1
#   id year df1_1991 df1_1992 df1_1993 df1_1994
# 1  1 1991        1        0        0        0
# 2  2 1992        0        1        0        0
# 3  3 1993        0        0        1        0
# 4  4 1994        0        0        0        1

Question 5

O pacote mlrinclui createDummyFeaturespara este propósito:

library(mlr)
df <- data.frame(var = sample(c("A", "B", "C"), 10, replace = TRUE))
df

#    var
# 1    B
# 2    A
# 3    C
# 4    B
# 5    C
# 6    A
# 7    C
# 8    A
# 9    B
# 10   C

createDummyFeatures(df, cols = "var")

#    var.A var.B var.C
# 1      0     1     0
# 2      1     0     0
# 3      0     0     1
# 4      0     1     0
# 5      0     0     1
# 6      1     0     0
# 7      0     0     1
# 8      1     0     0
# 9      0     1     0
# 10     0     0     1

createDummyFeatures elimina a variável original.

https://www.rdocumentation.org/packages/mlr/versions/2.9/topics/createDummyFeatures
.....

Question 6

As outras respostas aqui oferecem rotas diretas para realizar essa tarefa - uma que muitos modelos (por exemplo lm) farão por você internamente de qualquer maneira. No entanto, aqui estão maneiras de criar variáveis fictícias com os pacotes carete populares de Max Kuhn recipes. Embora um pouco mais prolixos, ambos se adaptam facilmente a situações mais complicadas e se encaixam perfeitamente em suas respectivas estruturas.

`caret::dummyVars`

Com caret, a função relevante é dummyVars, que tem um predictmétodo para aplicá-la em um quadro de dados:

df <- data.frame(letter = rep(c('a', 'b', 'c'), each = 2),
                 y = 1:6)

library(caret)

dummy <- dummyVars(~ ., data = df, fullRank = TRUE)

dummy
#> Dummy Variable Object
#> 
#> Formula: ~.
#> 2 variables, 1 factors
#> Variables and levels will be separated by '.'
#> A full rank encoding is used

predict(dummy, df)
#>   letter.b letter.c y
#> 1        0        0 1
#> 2        0        0 2
#> 3        1        0 3
#> 4        1        0 4
#> 5        0        1 5
#> 6        0        1 6

`recipes::step_dummy`

Com recipes, a função relevante é step_dummy:

library(recipes)

dummy_recipe <- recipe(y ~ letter, df) %>% 
    step_dummy(letter)

dummy_recipe
#> Data Recipe
#> 
#> Inputs:
#> 
#>       role #variables
#>    outcome          1
#>  predictor          1
#> 
#> Steps:
#> 
#> Dummy variables from letter

Dependendo do contexto, extraia os dados com prepe bakeou juice:

# Prep and bake on new data...
dummy_recipe %>% 
    prep() %>% 
    bake(df)
#> # A tibble: 6 x 3
#>       y letter_b letter_c
#>   <int>    <dbl>    <dbl>
#> 1     1        0        0
#> 2     2        0        0
#> 3     3        1        0
#> 4     4        1        0
#> 5     5        0        1
#> 6     6        0        1

# ...or use `retain = TRUE` and `juice` to extract training data
dummy_recipe %>% 
    prep(retain = TRUE) %>% 
    juice()
#> # A tibble: 6 x 3
#>       y letter_b letter_c
#>   <int>    <dbl>    <dbl>
#> 1     1        0        0
#> 2     2        0        0
#> 3     3        1        0
#> 4     4        1        0
#> 5     5        0        1
#> 6     6        0        1

Question 7

Para o caso de uso apresentado na pergunta, você também pode simplesmente multiplicar a condição lógica com 1(ou talvez ainda melhor, com 1L):

# example data
df1 <- data.frame(yr = 1951:1960)

# create the dummies
df1$is.1957 <- 1L * (df1$yr == 1957)
df1$after.1957 <- 1L * (df1$yr >= 1957)

que dá:

> df1
     yr is.1957 after.1957
1  1951       0          0
2  1952       0          0
3  1953       0          0
4  1954       0          0
5  1955       0          0
6  1956       0          0
7  1957       1          1
8  1958       0          1
9  1959       0          1
10 1960       0          1

Para os casos de uso apresentados, por exemplo, nas respostas de @ zx8754 e @Sotos, ainda existem algumas outras opções que ainda não foram abordadas.

1) Faça sua própria make_dummiesfunção

# example data
df2 <- data.frame(id = 1:5, year = c(1991:1994,1992))

# create a function
make_dummies <- function(v, prefix = '') {
  s <- sort(unique(v))
  d <- outer(v, s, function(v, s) 1L * (v == s))
  colnames(d) <- paste0(prefix, s)
  d
}

# bind the dummies to the original dataframe
cbind(df2, make_dummies(df2$year, prefix = 'y'))

que dá:

  id year y1991 y1992 y1993 y1994
1  1 1991     1     0     0     0
2  2 1992     0     1     0     0
3  3 1993     0     0     1     0
4  4 1994     0     0     0     1
5  5 1992     0     1     0     0

2) usar a dcastfunção -de qualquerTabela de dados ou remodelar 2

 dcast(df2, id + year ~ year, fun.aggregate = length)

que dá:

  id year 1991 1992 1993 1994
1  1 1991    1    0    0    0
2  2 1992    0    1    0    0
3  3 1993    0    0    1    0
4  4 1994    0    0    0    1
5  5 1992    0    1    0    0

No entanto, isso não funcionará quando houver valores duplicados na coluna para a qual os dummies devem ser criados. No caso de uma função de agregação específica ser necessária dcaste o resultado da dcastnecessidade de ser mesclado de volta ao original:

# example data
df3 <- data.frame(var = c("B", "C", "A", "B", "C"))

# aggregation function to get dummy values
f <- function(x) as.integer(length(x) > 0)

# reshape to wide with the cumstom aggregation function and merge back to the original
merge(df3, dcast(df3, var ~ var, fun.aggregate = f), by = 'var', all.x = TRUE)

que dá (observe que o resultado é ordenado de acordo com a bycoluna):

  var A B C
1   A 1 0 0
2   B 0 1 0
3   B 0 1 0
4   C 0 0 1
5   C 0 0 1

3) use o spread função -detidyr(com mutatededplyr)

library(dplyr)
library(tidyr)

df2 %>% 
  mutate(v = 1, yr = year) %>% 
  spread(yr, v, fill = 0)

que dá:

  id year 1991 1992 1993 1994
1  1 1991    1    0    0    0
2  2 1992    0    1    0    0
3  3 1993    0    0    1    0
4  4 1994    0    0    0    1
5  5 1992    0    1    0    0

Question 8

O que normalmente faço para trabalhar com este tipo de variáveis fictícias é:

(1) como faço para gerar uma variável dummy para a observação # 10, ou seja, para o ano de 1957 (valor = 1 em 1957 e zero caso contrário)

data$factor_year_1 <- factor ( with ( data, ifelse ( ( year == 1957 ), 1 , 0 ) ) )

(2) como faço para gerar uma variável dummy que é zero antes de 1957 e assume o valor 1 de 1957 em diante até 2009?

data$factor_year_2 <- factor ( with ( data, ifelse ( ( year < 1957 ), 0 , 1 ) ) )

Então, posso introduzir esse fator como uma variável dummy em meus modelos. Por exemplo, para ver se há uma tendência de longo prazo em uma variável y :

summary ( lm ( y ~ t,  data = data ) )

Espero que isto ajude!

Question 9

Se você deseja obter K variáveis fictícias, em vez de K-1, tente:

dummies = table(1:length(year),as.factor(year))

melhor,

Question 10

Eu li isso no fórum Kaggle:

#Generate example dataframe with character column
example <- as.data.frame(c("A", "A", "B", "F", "C", "G", "C", "D", "E", "F"))
names(example) <- "strcol"

#For every unique value in the string column, create a new 1/0 column
#This is what Factors do "under-the-hood" automatically when passed to function requiring numeric data
for(level in unique(example$strcol)){
  example[paste("dummy", level, sep = "_")] <- ifelse(example$strcol == level, 1, 0)
}

Question 11

A ifelsefunção é melhor para lógica simples como esta.

> x <- seq(1950, 1960, 1)

    ifelse(x == 1957, 1, 0)
    ifelse(x <= 1957, 1, 0)

>  [1] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
>  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0

Além disso, se você quiser que ele retorne dados de caractere, poderá fazê-lo.

> x <- seq(1950, 1960, 1)

    ifelse(x == 1957, "foo", "bar")
    ifelse(x <= 1957, "foo", "bar")

>  [1] "bar" "bar" "bar" "bar" "bar" "bar" "bar" "foo" "bar" "bar" "bar"
>  [1] "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "bar" "bar" "bar"

Variáveis categóricas com aninhamento ...

> x <- seq(1950, 1960, 1)

    ifelse(x == 1957, "foo", ifelse(x == 1958, "bar","baz"))

>  [1] "baz" "baz" "baz" "baz" "baz" "baz" "baz" "foo" "bar" "baz" "baz"

Esta é a opção mais direta.

Question 12

Outra maneira é usar a mtabulatepartir do qdapToolspacote, ou seja,

df <- data.frame(var = sample(c("A", "B", "C"), 5, replace = TRUE))
  var
#1   C
#2   A
#3   C
#4   B
#5   B

library(qdapTools)
mtabulate(df$var)

que dá,

Question 13

Converta seus dados em data.table e use set por referência e filtragem de linha

library(data.table)

dt <- as.data.table(your.dataframe.or.whatever)
dt[, is.1957 := 0]
dt[year == 1957, is.1957 := 1]

Exemplo de brinquedo de prova de conceito:

library(data.table)

dt <- as.data.table(cbind(c(1, 1, 1), c(2, 2, 3)))
dt[, is.3 := 0]
dt[V2 == 3, is.3 := 1]

Question 14

Este forro na base R

model.matrix( ~ iris$Species - 1)

dá

    iris$Speciessetosa iris$Speciesversicolor iris$Speciesvirginica
1                    1                      0                     0
2                    1                      0                     0
3                    1                      0                     0
4                    1                      0                     0
5                    1                      0                     0
6                    1                      0                     0
7                    1                      0                     0
8                    1                      0                     0
9                    1                      0                     0
10                   1                      0                     0
11                   1                      0                     0
12                   1                      0                     0
13                   1                      0                     0
14                   1                      0                     0
15                   1                      0                     0
16                   1                      0                     0
17                   1                      0                     0
18                   1                      0                     0
19                   1                      0                     0
20                   1                      0                     0
21                   1                      0                     0
22                   1                      0                     0
23                   1                      0                     0
24                   1                      0                     0
25                   1                      0                     0
26                   1                      0                     0
27                   1                      0                     0
28                   1                      0                     0
29                   1                      0                     0
30                   1                      0                     0
31                   1                      0                     0
32                   1                      0                     0
33                   1                      0                     0
34                   1                      0                     0
35                   1                      0                     0
36                   1                      0                     0
37                   1                      0                     0
38                   1                      0                     0
39                   1                      0                     0
40                   1                      0                     0
41                   1                      0                     0
42                   1                      0                     0
43                   1                      0                     0
44                   1                      0                     0
45                   1                      0                     0
46                   1                      0                     0
47                   1                      0                     0
48                   1                      0                     0
49                   1                      0                     0
50                   1                      0                     0
51                   0                      1                     0
52                   0                      1                     0
53                   0                      1                     0
54                   0                      1                     0
55                   0                      1                     0
56                   0                      1                     0
57                   0                      1                     0
58                   0                      1                     0
59                   0                      1                     0
60                   0                      1                     0
61                   0                      1                     0
62                   0                      1                     0
63                   0                      1                     0
64                   0                      1                     0
65                   0                      1                     0
66                   0                      1                     0
67                   0                      1                     0
68                   0                      1                     0
69                   0                      1                     0
70                   0                      1                     0
71                   0                      1                     0
72                   0                      1                     0
73                   0                      1                     0
74                   0                      1                     0
75                   0                      1                     0
76                   0                      1                     0
77                   0                      1                     0
78                   0                      1                     0
79                   0                      1                     0
80                   0                      1                     0
81                   0                      1                     0
82                   0                      1                     0
83                   0                      1                     0
84                   0                      1                     0
85                   0                      1                     0
86                   0                      1                     0
87                   0                      1                     0
88                   0                      1                     0
89                   0                      1                     0
90                   0                      1                     0
91                   0                      1                     0
92                   0                      1                     0
93                   0                      1                     0
94                   0                      1                     0
95                   0                      1                     0
96                   0                      1                     0
97                   0                      1                     0
98                   0                      1                     0
99                   0                      1                     0
100                  0                      1                     0
101                  0                      0                     1
102                  0                      0                     1
103                  0                      0                     1
104                  0                      0                     1
105                  0                      0                     1
106                  0                      0                     1
107                  0                      0                     1
108                  0                      0                     1
109                  0                      0                     1
110                  0                      0                     1
111                  0                      0                     1
112                  0                      0                     1
113                  0                      0                     1
114                  0                      0                     1
115                  0                      0                     1
116                  0                      0                     1
117                  0                      0                     1
118                  0                      0                     1
119                  0                      0                     1
120                  0                      0                     1
121                  0                      0                     1
122                  0                      0                     1
123                  0                      0                     1
124                  0                      0                     1
125                  0                      0                     1
126                  0                      0                     1
127                  0                      0                     1
128                  0                      0                     1
129                  0                      0                     1
130                  0                      0                     1
131                  0                      0                     1
132                  0                      0                     1
133                  0                      0                     1
134                  0                      0                     1
135                  0                      0                     1
136                  0                      0                     1
137                  0                      0                     1
138                  0                      0                     1
139                  0                      0                     1
140                  0                      0                     1
141                  0                      0                     1
142                  0                      0                     1
143                  0                      0                     1
144                  0                      0                     1
145                  0                      0                     1
146                  0                      0                     1
147                  0                      0                     1
148                  0                      0                     1
149                  0                      0                     1
150                  0                      0                     1

Question 15

Eu uso essa função (para data.table):

# Ta funkcja dla obiektu data.table i zmiennej var.name typu factor tworzy dummy variables o nazwach "var.name: (level1)"
factorToDummy <- function(dtable, var.name){
  stopifnot(is.data.table(dtable))
  stopifnot(var.name %in% names(dtable))
  stopifnot(is.factor(dtable[, get(var.name)]))

  dtable[, paste0(var.name,": ",levels(get(var.name)))] -> new.names
  dtable[, (new.names) := transpose(lapply(get(var.name), FUN = function(x){x == levels(get(var.name))})) ]

  cat(paste("\nDodano zmienne dummy: ", paste0(new.names, collapse = ", ")))
}

Uso:

data <- data.table(data)
data[, x:= droplevels(x)]
factorToDummy(data, "x")

Question 16

outra maneira de fazer isso é usar

ifelse(year < 1965 , 1, 0)

Question 17

Oi, eu escrevi esta função geral para gerar uma variável fictícia que essencialmente replica a função de substituição no Stata.

Se x é o quadro de dados é x e eu quero uma variável fictícia chamada aque terá valor 1quando receber x$bvalorc

introducedummy<-function(x,a,b,c){
   g<-c(a,b,c)
  n<-nrow(x)
  newcol<-g[1]
  p<-colnames(x)
  p2<-c(p,newcol)
  new1<-numeric(n)
  state<-x[,g[2]]
  interest<-g[3]
  for(i in 1:n){
    if(state[i]==interest){
      new1[i]=1
    }
    else{
      new1[i]=0
    }
  }
    x$added<-new1
    colnames(x)<-p2
    x
  }

Question 18

Também podemos usar cSplit_ede splitstackshape. Usando dados de @ zx8754

df1 <- data.frame(id = 1:4, year = 1991:1994)
splitstackshape::cSplit_e(df1, "year", fill = 0)

#  id year year_1 year_2 year_3 year_4
#1  1 1991      1      0      0      0
#2  2 1992      0      1      0      0
#3  3 1993      0      0      1      0
#4  4 1994      0      0      0      1

Para fazê-lo funcionar para outros dados além dos numéricos, precisamos especificar de forma typetão "character"explícita

df1 <- data.frame(id = 1:4, let = LETTERS[1:4])
splitstackshape::cSplit_e(df1, "let", fill = 0, type = "character")

#  id let let_A let_B let_C let_D
#1  1   A     1     0     0     0
#2  2   B     0     1     0     0
#3  3   C     0     0     1     0
#4  4   D     0     0     0     1

Answer 1

Tenho problemas para gerar as seguintes variáveis fictícias em R:

Estou analisando dados de séries temporais anuais (período de 1948-2009). Eu tenho duas perguntas:

Como faço para gerar uma variável dummy para a observação # 10, ou seja, para o ano 1957 (valor = 1 em 1957 e zero em caso contrário)?
Como faço para gerar uma variável dummy que é zero antes de 1957 e assume o valor 1 de 1957 em diante até 2009?

Answer 2

113

Outra opção que pode funcionar melhor se você tiver muitas variáveis é factore model.matrix.

> year.f = factor(year)
> dummies = model.matrix(~year.f)

Isso incluirá uma coluna de interceptação (todos) e uma coluna para cada um dos anos em seu conjunto de dados, exceto um, que será o valor "padrão" ou de interceptação.

Você pode alterar a forma como o "padrão" é escolhido mexendo contrasts.argem model.matrix.

Além disso, se você quiser omitir a interceptação, pode simplesmente descartar a primeira coluna ou adicionar +0ao final da fórmula.

Espero que isso seja útil.

David J. Harris
fonte

4

e se você quiser gerar variáveis dummy para todos (em vez de k-1) sem interceptar?

Fernando Hoces De La Guardia

1

observe que model.matrix () aceita múltiplas variáveis para se transformar em dummies: model.matrix (~ var1 + var2, data = df) Novamente, apenas certifique-se de que são fatores.

Slizb 01 de

3

@Synergist table (1: n, fator). Onde fator é a variável original en é seu comprimento

Fernando Hoces De La Guardia

1

@Synergist essa tabela é uma matriz de ansk com todas as variáveis indicadoras k (em vez de k-1)

Fernando Hoces De La Guardia

6

@FernandoHocesDeLaGuardia Você pode remover a interceptação de uma fórmula com + 0 ou - 1. Então model.matrix(~ year.f + 0), daremos variáveis dummy sem um nível de referência.

Gregor Thomas

Answer 3

4

e se você quiser gerar variáveis dummy para todos (em vez de k-1) sem interceptar?

Fernando Hoces De La Guardia

Answer 4

1

observe que model.matrix () aceita múltiplas variáveis para se transformar em dummies: model.matrix (~ var1 + var2, data = df) Novamente, apenas certifique-se de que são fatores.

Slizb 01 de

Answer 5

3

@Synergist table (1: n, fator). Onde fator é a variável original en é seu comprimento

Fernando Hoces De La Guardia

Answer 6

1

@Synergist essa tabela é uma matriz de ansk com todas as variáveis indicadoras k (em vez de k-1)

Fernando Hoces De La Guardia

Answer 7

6

@FernandoHocesDeLaGuardia Você pode remover a interceptação de uma fórmula com + 0 ou - 1. Então model.matrix(~ year.f + 0), daremos variáveis dummy sem um nível de referência.

Gregor Thomas

Answer 8

A maneira mais simples de produzir essas variáveis fictícias é algo como o seguinte:

> print(year)
[1] 1956 1957 1957 1958 1958 1959
> dummy <- as.numeric(year == 1957)
> print(dummy)
[1] 0 1 1 0 0 0
> dummy2 <- as.numeric(year >= 1957)
> print(dummy2)
[1] 0 1 1 1 1 1

De forma mais geral, você pode usar ifelsepara escolher entre dois valores dependendo de uma condição. Portanto, se em vez de uma variável dummy 0-1, por alguma razão você quisesse usar, digamos, 4 e 7, você poderia usar ifelse(year == 1957, 4, 7).

Answer 9

49

Usando dummies :: dummy () :

library(dummies)

# example data
df1 <- data.frame(id = 1:4, year = 1991:1994)

df1 <- cbind(df1, dummy(df1$year, sep = "_"))

df1
#   id year df1_1991 df1_1992 df1_1993 df1_1994
# 1  1 1991        1        0        0        0
# 2  2 1992        0        1        0        0
# 3  3 1993        0        0        1        0
# 4  4 1994        0        0        0        1

zx8754
fonte

Talvez adicionar "fun = factor" na função dummy possa ajudar se esse for o significado da variável.

Filippo Mazza

@FilippoMazza Prefiro mantê-los como inteiros, sim, poderíamos definir o fator se necessário.

zx8754

como você remove df1 antes de cada nome de cabeçalho de coluna fictício?

microfone de

@mike colnames (df1) <- gsub ("df1_", "", fixed = TRUE, colnames (df1))

zx8754

Answer 10

Talvez adicionar "fun = factor" na função dummy possa ajudar se esse for o significado da variável.

Filippo Mazza

Answer 11

@FilippoMazza Prefiro mantê-los como inteiros, sim, poderíamos definir o fator se necessário.

zx8754

Answer 12

como você remove df1 antes de cada nome de cabeçalho de coluna fictício?

microfone de

Answer 13

@mike colnames (df1) <- gsub ("df1_", "", fixed = TRUE, colnames (df1))

zx8754

Answer 14

19

O pacote mlrinclui createDummyFeaturespara este propósito:

library(mlr)
df <- data.frame(var = sample(c("A", "B", "C"), 10, replace = TRUE))
df

#    var
# 1    B
# 2    A
# 3    C
# 4    B
# 5    C
# 6    A
# 7    C
# 8    A
# 9    B
# 10   C

createDummyFeatures(df, cols = "var")

#    var.A var.B var.C
# 1      0     1     0
# 2      1     0     0
# 3      0     0     1
# 4      0     1     0
# 5      0     0     1
# 6      1     0     0
# 7      0     0     1
# 8      1     0     0
# 9      0     1     0
# 10     0     0     1

createDummyFeatures elimina a variável original.

https://www.rdocumentation.org/packages/mlr/versions/2.9/topics/createDummyFeatures
.....

Enrique Pérez Herrero
fonte

1

Enrique, tentei instalar o pacote, mas não parece estar funcionando depois de fazer a biblioteca (mlr). Recebo o seguinte erro: «Erro em loadNamespace (j <- i [[1L]], c (lib.loc, .libPaths ()), versionCheck = vI [[j]]): não há pacote chamado 'ggvis 'Além disso: Mensagem de aviso: o pacote' mlr 'foi criado sob a versão R 3.2.5 Erro: o carregamento do pacote ou do namespace falhou para' mlr '»

Um velho no mar.

1

você precisa instalar o 'ggvis' primeiro

Ted Mosby

Answer 15

1

Enrique, tentei instalar o pacote, mas não parece estar funcionando depois de fazer a biblioteca (mlr). Recebo o seguinte erro: «Erro em loadNamespace (j <- i [[1L]], c (lib.loc, .libPaths ()), versionCheck = vI [[j]]): não há pacote chamado 'ggvis 'Além disso: Mensagem de aviso: o pacote' mlr 'foi criado sob a versão R 3.2.5 Erro: o carregamento do pacote ou do namespace falhou para' mlr '»

Um velho no mar.

Answer 16

1

você precisa instalar o 'ggvis' primeiro

Ted Mosby

Answer 17

As outras respostas aqui oferecem rotas diretas para realizar essa tarefa - uma que muitos modelos (por exemplo lm) farão por você internamente de qualquer maneira. No entanto, aqui estão maneiras de criar variáveis fictícias com os pacotes carete populares de Max Kuhn recipes. Embora um pouco mais prolixos, ambos se adaptam facilmente a situações mais complicadas e se encaixam perfeitamente em suas respectivas estruturas.

`caret::dummyVars`

Com caret, a função relevante é dummyVars, que tem um predictmétodo para aplicá-la em um quadro de dados:

df <- data.frame(letter = rep(c('a', 'b', 'c'), each = 2),
                 y = 1:6)

library(caret)

dummy <- dummyVars(~ ., data = df, fullRank = TRUE)

dummy
#> Dummy Variable Object
#> 
#> Formula: ~.
#> 2 variables, 1 factors
#> Variables and levels will be separated by '.'
#> A full rank encoding is used

predict(dummy, df)
#>   letter.b letter.c y
#> 1        0        0 1
#> 2        0        0 2
#> 3        1        0 3
#> 4        1        0 4
#> 5        0        1 5
#> 6        0        1 6

`recipes::step_dummy`

Com recipes, a função relevante é step_dummy:

library(recipes)

dummy_recipe <- recipe(y ~ letter, df) %>% 
    step_dummy(letter)

dummy_recipe
#> Data Recipe
#> 
#> Inputs:
#> 
#>       role #variables
#>    outcome          1
#>  predictor          1
#> 
#> Steps:
#> 
#> Dummy variables from letter

Dependendo do contexto, extraia os dados com prepe bakeou juice:

# Prep and bake on new data...
dummy_recipe %>% 
    prep() %>% 
    bake(df)
#> # A tibble: 6 x 3
#>       y letter_b letter_c
#>   <int>    <dbl>    <dbl>
#> 1     1        0        0
#> 2     2        0        0
#> 3     3        1        0
#> 4     4        1        0
#> 5     5        0        1
#> 6     6        0        1

# ...or use `retain = TRUE` and `juice` to extract training data
dummy_recipe %>% 
    prep(retain = TRUE) %>% 
    juice()
#> # A tibble: 6 x 3
#>       y letter_b letter_c
#>   <int>    <dbl>    <dbl>
#> 1     1        0        0
#> 2     2        0        0
#> 3     3        1        0
#> 4     4        1        0
#> 5     5        0        1
#> 6     6        0        1

Answer 18

Para o caso de uso apresentado na pergunta, você também pode simplesmente multiplicar a condição lógica com 1(ou talvez ainda melhor, com 1L):

# example data
df1 <- data.frame(yr = 1951:1960)

# create the dummies
df1$is.1957 <- 1L * (df1$yr == 1957)
df1$after.1957 <- 1L * (df1$yr >= 1957)

que dá:

> df1
     yr is.1957 after.1957
1  1951       0          0
2  1952       0          0
3  1953       0          0
4  1954       0          0
5  1955       0          0
6  1956       0          0
7  1957       1          1
8  1958       0          1
9  1959       0          1
10 1960       0          1

Para os casos de uso apresentados, por exemplo, nas respostas de @ zx8754 e @Sotos, ainda existem algumas outras opções que ainda não foram abordadas.

1) Faça sua própria make_dummiesfunção

# example data
df2 <- data.frame(id = 1:5, year = c(1991:1994,1992))

# create a function
make_dummies <- function(v, prefix = '') {
  s <- sort(unique(v))
  d <- outer(v, s, function(v, s) 1L * (v == s))
  colnames(d) <- paste0(prefix, s)
  d
}

# bind the dummies to the original dataframe
cbind(df2, make_dummies(df2$year, prefix = 'y'))

que dá:

  id year y1991 y1992 y1993 y1994
1  1 1991     1     0     0     0
2  2 1992     0     1     0     0
3  3 1993     0     0     1     0
4  4 1994     0     0     0     1
5  5 1992     0     1     0     0

2) usar a dcastfunção -de qualquerTabela de dados ou remodelar 2

 dcast(df2, id + year ~ year, fun.aggregate = length)

que dá:

  id year 1991 1992 1993 1994
1  1 1991    1    0    0    0
2  2 1992    0    1    0    0
3  3 1993    0    0    1    0
4  4 1994    0    0    0    1
5  5 1992    0    1    0    0

No entanto, isso não funcionará quando houver valores duplicados na coluna para a qual os dummies devem ser criados. No caso de uma função de agregação específica ser necessária dcaste o resultado da dcastnecessidade de ser mesclado de volta ao original:

# example data
df3 <- data.frame(var = c("B", "C", "A", "B", "C"))

# aggregation function to get dummy values
f <- function(x) as.integer(length(x) > 0)

# reshape to wide with the cumstom aggregation function and merge back to the original
merge(df3, dcast(df3, var ~ var, fun.aggregate = f), by = 'var', all.x = TRUE)

que dá (observe que o resultado é ordenado de acordo com a bycoluna):

  var A B C
1   A 1 0 0
2   B 0 1 0
3   B 0 1 0
4   C 0 0 1
5   C 0 0 1

3) use o spread função -detidyr(com mutatededplyr)

library(dplyr)
library(tidyr)

df2 %>% 
  mutate(v = 1, yr = year) %>% 
  spread(yr, v, fill = 0)

que dá:

  id year 1991 1992 1993 1994
1  1 1991    1    0    0    0
2  2 1992    0    1    0    0
3  3 1993    0    0    1    0
4  4 1994    0    0    0    1
5  5 1992    0    1    0    0

Answer 19

O que normalmente faço para trabalhar com este tipo de variáveis fictícias é:

(1) como faço para gerar uma variável dummy para a observação # 10, ou seja, para o ano de 1957 (valor = 1 em 1957 e zero caso contrário)

data$factor_year_1 <- factor ( with ( data, ifelse ( ( year == 1957 ), 1 , 0 ) ) )

(2) como faço para gerar uma variável dummy que é zero antes de 1957 e assume o valor 1 de 1957 em diante até 2009?

data$factor_year_2 <- factor ( with ( data, ifelse ( ( year < 1957 ), 0 , 1 ) ) )

Então, posso introduzir esse fator como uma variável dummy em meus modelos. Por exemplo, para ver se há uma tendência de longo prazo em uma variável y :

summary ( lm ( y ~ t,  data = data ) )

Espero que isto ajude!

Answer 20

7

Se você deseja obter K variáveis fictícias, em vez de K-1, tente:

dummies = table(1:length(year),as.factor(year))

melhor,

Fernando Hoces De La Guardia
fonte

a tabela resultante não pode ser usada como data.frame. Se isso for um problema, use as.data.frame.matrix(dummies)para traduzi-lo para um

sheß

Answer 21

a tabela resultante não pode ser usada como data.frame. Se isso for um problema, use as.data.frame.matrix(dummies)para traduzi-lo para um

sheß

Answer 22

Eu li isso no fórum Kaggle:

#Generate example dataframe with character column
example <- as.data.frame(c("A", "A", "B", "F", "C", "G", "C", "D", "E", "F"))
names(example) <- "strcol"

#For every unique value in the string column, create a new 1/0 column
#This is what Factors do "under-the-hood" automatically when passed to function requiring numeric data
for(level in unique(example$strcol)){
  example[paste("dummy", level, sep = "_")] <- ifelse(example$strcol == level, 1, 0)
}

Answer 23

A ifelsefunção é melhor para lógica simples como esta.

> x <- seq(1950, 1960, 1)

    ifelse(x == 1957, 1, 0)
    ifelse(x <= 1957, 1, 0)

>  [1] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
>  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0

Além disso, se você quiser que ele retorne dados de caractere, poderá fazê-lo.

> x <- seq(1950, 1960, 1)

    ifelse(x == 1957, "foo", "bar")
    ifelse(x <= 1957, "foo", "bar")

>  [1] "bar" "bar" "bar" "bar" "bar" "bar" "bar" "foo" "bar" "bar" "bar"
>  [1] "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "foo" "bar" "bar" "bar"

Variáveis categóricas com aninhamento ...

> x <- seq(1950, 1960, 1)

    ifelse(x == 1957, "foo", ifelse(x == 1958, "bar","baz"))

>  [1] "baz" "baz" "baz" "baz" "baz" "baz" "baz" "foo" "bar" "baz" "baz"

Esta é a opção mais direta.

Answer 24

Outra maneira é usar a mtabulatepartir do qdapToolspacote, ou seja,

df <- data.frame(var = sample(c("A", "B", "C"), 5, replace = TRUE))
  var
#1   C
#2   A
#3   C
#4   B
#5   B

library(qdapTools)
mtabulate(df$var)

que dá,

Answer 25

Converta seus dados em data.table e use set por referência e filtragem de linha

library(data.table)

dt <- as.data.table(your.dataframe.or.whatever)
dt[, is.1957 := 0]
dt[year == 1957, is.1957 := 1]

Exemplo de brinquedo de prova de conceito:

library(data.table)

dt <- as.data.table(cbind(c(1, 1, 1), c(2, 2, 3)))
dt[, is.3 := 0]
dt[V2 == 3, is.3 := 1]

Answer 26

Este forro na base R

model.matrix( ~ iris$Species - 1)

dá

    iris$Speciessetosa iris$Speciesversicolor iris$Speciesvirginica
1                    1                      0                     0
2                    1                      0                     0
3                    1                      0                     0
4                    1                      0                     0
5                    1                      0                     0
6                    1                      0                     0
7                    1                      0                     0
8                    1                      0                     0
9                    1                      0                     0
10                   1                      0                     0
11                   1                      0                     0
12                   1                      0                     0
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126                  0                      0                     1
127                  0                      0                     1
128                  0                      0                     1
129                  0                      0                     1
130                  0                      0                     1
131                  0                      0                     1
132                  0                      0                     1
133                  0                      0                     1
134                  0                      0                     1
135                  0                      0                     1
136                  0                      0                     1
137                  0                      0                     1
138                  0                      0                     1
139                  0                      0                     1
140                  0                      0                     1
141                  0                      0                     1
142                  0                      0                     1
143                  0                      0                     1
144                  0                      0                     1
145                  0                      0                     1
146                  0                      0                     1
147                  0                      0                     1
148                  0                      0                     1
149                  0                      0                     1
150                  0                      0                     1

Answer 27

Eu uso essa função (para data.table):

# Ta funkcja dla obiektu data.table i zmiennej var.name typu factor tworzy dummy variables o nazwach "var.name: (level1)"
factorToDummy <- function(dtable, var.name){
  stopifnot(is.data.table(dtable))
  stopifnot(var.name %in% names(dtable))
  stopifnot(is.factor(dtable[, get(var.name)]))

  dtable[, paste0(var.name,": ",levels(get(var.name)))] -> new.names
  dtable[, (new.names) := transpose(lapply(get(var.name), FUN = function(x){x == levels(get(var.name))})) ]

  cat(paste("\nDodano zmienne dummy: ", paste0(new.names, collapse = ", ")))
}

Uso:

data <- data.table(data)
data[, x:= droplevels(x)]
factorToDummy(data, "x")

Answer 28

1

outra maneira de fazer isso é usar

ifelse(year < 1965 , 1, 0)

Sophia J
fonte

Answer 29

Oi, eu escrevi esta função geral para gerar uma variável fictícia que essencialmente replica a função de substituição no Stata.

Se x é o quadro de dados é x e eu quero uma variável fictícia chamada aque terá valor 1quando receber x$bvalorc

introducedummy<-function(x,a,b,c){
   g<-c(a,b,c)
  n<-nrow(x)
  newcol<-g[1]
  p<-colnames(x)
  p2<-c(p,newcol)
  new1<-numeric(n)
  state<-x[,g[2]]
  interest<-g[3]
  for(i in 1:n){
    if(state[i]==interest){
      new1[i]=1
    }
    else{
      new1[i]=0
    }
  }
    x$added<-new1
    colnames(x)<-p2
    x
  }

Answer 30

Também podemos usar cSplit_ede splitstackshape. Usando dados de @ zx8754

df1 <- data.frame(id = 1:4, year = 1991:1994)
splitstackshape::cSplit_e(df1, "year", fill = 0)

#  id year year_1 year_2 year_3 year_4
#1  1 1991      1      0      0      0
#2  2 1992      0      1      0      0
#3  3 1993      0      0      1      0
#4  4 1994      0      0      0      1

Para fazê-lo funcionar para outros dados além dos numéricos, precisamos especificar de forma typetão "character"explícita

df1 <- data.frame(id = 1:4, let = LETTERS[1:4])
splitstackshape::cSplit_e(df1, "let", fill = 0, type = "character")

#  id let let_A let_B let_C let_D
#1  1   A     1     0     0     0
#2  2   B     0     1     0     0
#3  3   C     0     0     1     0
#4  4   D     0     0     0     1

Gere uma variável fictícia

Respostas:

caret::dummyVars

recipes::step_dummy

`caret::dummyVars`

`recipes::step_dummy`