在R中基于离散列生成4个带对应标识的新dataframe的方法

输入DataFrame #

isCool    isTall    isWide   Building
1      0         0         1          0
2      1         1         0          1
3      1         0         1          2
4      0         1         0          3
5      1         0         0          1

Building列共有4个唯一值（0、1、2、3），需要输出4个新DataFrame，每个新增对应Building值的标识列：1表示该行属于对应Building，0表示不属于，每个输出DataFrame的行数和输入一致。

预期输出示例 #

对应Building 0的DF：

isCool    isTall    isWide Building_0
1      0         0         1          1
2      1         1         0          0
3      1         0         1          0
4      0         1         0          0
5      1         0         0          0

其余DF依次对应Building 1、2、3的标识规则。

现有实现问题 #

目前已经写了单标识生成函数，但需要手动调用4次生成所有目标DF，希望可以仅调用一次函数就生成全部结果：

flag_df <- function(df, colname, num) {
  df %>%
    mutate(colname = if_else(.data[[colname]] == num, 1, 0)) %>% 
    rename_with(.fn = ~paste0(colname,"_", num),.cols = colname) %>%
    dplyr::select(-colname)
}

d_1 <- flag_df(test_df, "Building", 0)
d_2 <- flag_df(test_df, "Building", 1)
d_3 <- flag_df(test_df, "Building", 2)
d_4 <- flag_df(test_df, "Building", 3)

你可以通过遍历目标列的唯一值批量生成所有DF，既可以把结果存在列表里统一管理，也可以直接生成到全局环境直接调用，两种实现方式如下：

方式1：基于原有函数批量调用，结果存为列表 #

不用修改你现有的flag_df函数，直接遍历Building的唯一值即可：

# 获取Building列的所有唯一值
build_values <- unique(test_df$Building)
# 批量调用生成所有DF，存为列表
df_list <- lapply(build_values, function(x) flag_df(test_df, "Building", x))
# 给列表按d_1、d_2的规则命名
names(df_list) <- paste0("d_", seq_along(df_list))

# 调用方式：要取Building 0对应的DF用df_list$d_1，Building 1对应df_list$d_2，以此类推

如果希望直接在工作环境生成d_1、d_2等独立变量，加上下面一行即可：

list2env(df_list, envir = .GlobalEnv)

方式2：封装为一次性调用的整合函数 #

也可以把逻辑整合为一个独立函数，直接调用一次就得到全部结果：

generate_all_flag_dfs <- function(df, target_col) {
  col_unique_vals <- sort(unique(df[[target_col]]))
  res <- lapply(col_unique_vals, function(val) {
    df %>%
      mutate("{target_col}_{val}" := as.integer(.data[[target_col]] == val)) %>%
      select(-all_of(target_col))
  })
  names(res) <- paste0("d_", seq_along(res))
  # 取消下面一行的注释，即可直接在全局环境生成独立变量
  # list2env(res, envir = .GlobalEnv)
  return(res)
}

# 仅需调用一次
all_result_dfs <- generate_all_flag_dfs(test_df, "Building")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eisen