создать новый фрейм данных с существующими

Question

Предположим, что у меня есть следующие данные кадры

treatmet1<-data.frame(id=c(1,2,7)) 
treatment2<-data.frame(id=c(3,7,10)) 
control<-data.frame(id=c(4,5,8,9)) 

Я хочу, чтобы создать новый фрейм данных, который является объединением тех, 3 и есть столбец индикатора, который принимает значение 1 для каждого.

experiment<-data.frame(id=c(1:10),treatment1=0, treatment2=0, control=0) 

где experiment$treatment1[1]=1 и т.д. и т.п.

Что такое лучший способ сделать это в R?

Спасибо!

Answer 1

Обновлено согласно @ Flodel:

kk<-rbind(treatment1,treatment2,control) 
    var1<-c("treatment1","treatment2","control") 
    kk$df<-rep(var1,c(dim(treatment1)[1],dim(treatment2)[1],dim(control)[1])) 
kk 

    id   df 
1 1 treatment1 
2 2 treatment1 
3 7 treatment1 
4 3 treatment2 
5 7 treatment2 
6 10 treatment2 
7 4 control 
8 5 control 
9 8 control 
10 9 control 

Если вы хотите в виде 1 и 0, вы можете использовать table

ll<-table(kk) 
ll 


    df 
id control treatment1 treatment2 
    1  0   1   0 
    2  0   1   0 
    3  0   0   1 
    4  1   0   0 
    5  1   0   0 
    7  0   1   1 
    8  1   0   0 
    9  1   0   0 
    10  0   0   1 

Если вы хотите как data.frame, то вы можно использовать reshape:

kk2<-reshape(data.frame(ll),timevar = "df",idvar = "id",direction = "wide") 

names(kk2)[-1]<-sort(var1) 
> kk2 
kk2 
    id control treatment1 treatment2 
1 1  0   1   0 
2 2  0   1   0 
3 3  0   0   1 
4 4  1   0   0 
5 5  1   0   0 
6 7  0   1   1 
7 8  1   0   0 
8 9  1   0   0 
9 10  0   0   1 

Answer 2

Принимая

treatment1<-data.frame(id=c(1,2,7)) 
treatment2<-data.frame(id=c(3,7,10)) 
control<-data.frame(id=c(4,5,8,9)) 

Вы можете использовать это:

x <- c("treatment1", "treatment2", "control") 
f <- function(s) within(get(s), assign(s, 1)) 
r <- Reduce(function(x,y) merge(x,y,all=TRUE), lapply(x, f)) 
r[is.na(r)] <- 0 

Результат:

> r 
    id treatment1 treatment2 control 
1 1   1   0  0 
2 2   1   0  0 
3 3   0   1  0 
4 4   0   0  1 
5 5   0   0  1 
6 7   1   1  0 
7 8   0   0  1 
8 9   0   0  1 
9 10   0   1  0 

Answer 3

df.bind <- function(...) { 

    df.names <- all.names(substitute(list(...)))[-1L] 
    ids.list <- setNames(lapply(list(...), `[[`, "id"), df.names) 
    num.ids <- max(unlist(ids.list)) 
    tabs  <- lapply(ids.list, tabulate, num.ids) 

    data.frame(id = seq(num.ids), tabs) 
} 

df.bind(treatment1, treatment2, control) 

# id treatment1 treatment2 control 
# 1 1   1   0  0 
# 2 2   1   0  0 
# 3 3   0   1  0 
# 4 4   0   0  1 
# 5 5   0   0  1 
# 6 6   0   0  0 
# 7 7   1   1  0 
# 8 8   0   0  1 
# 9 9   0   0  1 
# 10 10   0   1  0 

(. Обратите внимание, как он включает строку для id == 6)

Answer 4

Это иллюстрирует то, что я представлял себе, чтобы быть rbind стратегия:

alldf <- rbind(treatmet1,treatment2,control) 
alldf$grps <- model.matrix(~ factor(c(rep(1,nrow(treatmet1)), 
              rep(2,nrow(treatment2)), 
              rep(3,nrow(control))))-1) 
dimnames(alldf[[2]])[2]<- list(c("trt1","trt2","ctrl")) 
alldf 
#------------------- 
    id grps.trt1 grps.trt2 grps.ctrl 
1 1   1   0   0 
2 2   1   0   0 
3 7   1   0   0 
4 3   0   1   0 
5 7   0   1   0 
6 10   0   1   0 
7 4   0   0   1 
8 5   0   0   1 
9 8   0   0   1 
10 9   0   0   1