投稿日：2019-03-13、最終更新日：2022.2.15
makedummiesの作者の荒様から,便利な使い方を教えていただきましたので再々更新しておきます。
irisのSepal.Lengthを使用して、4～5, 5～6, 6～7, 7～8 の4区分をダミー変数にします。
一瞬で終わります
library(dplyr) library(makedummies) data <- data.frame(iris$Sepal.Length) summary(data) iris.Sepal.Length Min. :4.300 1st Qu.:5.100 Median :5.800 Mean :5.843 3rd Qu.:6.400 Max. :7.900 # 4～8の間なので4以上5未満, 5以上6未満, 6以上7未満, 7以上8未満 の4区分でダミー変数を作成します dat <- iris %>% mutate( dummy = cut(Sepal.Length, breaks = c(4,5,6,7,8), right = FALSE), dummy = factor(dummy, labels =c("4-5", "5-6", "6-7", "7-8"))) #分かりにくいので1列,５列とdummy変数のみを残します dat <- dat[,c(-2,-3,-4),] Sepal.Length Species dummy 1 5.1 setosa 5 2 4.9 setosa 4 3 4.7 setosa 4 #このままダミー変数にしたら名義変数を全部ダミーにしてしまいます。なので、ダミー変数にしたくない名義変数はas.is = ""としておきます。 #基準を作りたくないとき（全部ダミー変数にしたいとき）には basal_level = T dat <- makedummies(dat, basal_level = F, as.is = "Species") Sepal.Length Species dummy_5-6 dummy_6-7 dummy_7-8 1 5.1 setosa 1 0 0 2 4.9 setosa 0 0 0 3 4.7 setosa 0 0 0 4 4.6 setosa 0 0 0 5 5.0 setosa 1 0 0 6 5.4 setosa 1 0 0 ＊4以上5未満が基準になっているので、変数としては出てきません
ここからは個人的な学習用です
備忘録として、パイプを分解して解説入れておきます
# dplyr::mutate データセットに新たに変数を追加する関数です #変数dummyを追加します dat2 <- mutate(iris, dummy = cut(Sepal.Length, breaks = c(4,5,6,7,8), right = FALSE)) head(dat2) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species dummy 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa [5,6) 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa [4,5) 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa [4,5) 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa [4,5) 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa [5,6) 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa [5,6) dat3 <- mutate(dat2, dummy = factor(dummy, labels =c("A", "B", "C", "D"))) #カテゴリーなので数字じゃなくても良い head(dat3) # 変数dummyをカテゴリー化 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species dummy 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa B 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa A 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa A 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa A 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa B 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa B # ダミー変数 dat4 <- makedummies(dat3, basal_level = TRUE, as.is = "Species") head(dat4) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species dummy_A dummy_B dummy_C dummy_D 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 0 1 0 0 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 1 0 0 0 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 1 0 0 0 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 1 0 0 0 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 0 1 0 0 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 0 1 0 0 # 基準の列を除いたダミー変数 dat4_2 <- makedummies(dat3, as.is = "Species") head(dat4_2) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species dummy_B dummy_C dummy_D 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1 0 0 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 0 0 0 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 0 0 0 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 0 0 0 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 1 0 0 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 1 0 0
やっぱり便利なパッケージです
ここからは、以前の記事です
大変な作業でした。
適当に150人分の年齢データを作成します
乱数で作成しているので、ファイルとして保存します
何度読み込んでも同じデータで練習できます
as.integer(runif(50 ,min =30 ,max=51)) as.integer(runif(50 ,min =40 ,max=80)) as.integer(runif(50 ,min =60 ,max=90)) age <- c(as.integer(runif(50 ,min =30 ,max=51)), as.integer(runif(50 ,min =40 ,max=80)), as.integer(runif(50 ,min =60 ,max=90))) da <- data.frame(age)
write.csv(da, file="age.csv")
保存したファイルを読み込み込んで作業を始めます
data_age <- read.csv("age.csv")
以下の3群のダミー変数を作成してみます
30～49歳
50～69歳
70～80歳
#30歳～50歳に該当する行のみTRUEとなる a30 <- data_age$age <=49 #30歳～50歳に1、他は0とするダミー変数を作成する age_30c <- rep(1,length(data_age[a30,"age"])) age_50c <- rep(0,length(data_age[a30,"age"])) age_70c <- rep(0,length(data_age[a30,"age"])) #3列追加する 列名をage30d、age40d、age50dとする a30_data <- transform(data_age[a30,],age30d=age_30c, age50d=age_50c,age70d=age_70c ) a50 <- data_age$age >=50 & data_age$age <=69 age_30c <- rep(0,length(data_age[a50,"age"])) age_50c <- rep(1,length(data_age[a50,"age"])) age_70c <- rep(0,length(data_age[a50,"age"])) a50_data <- transform(data_age[a50,],age30d=age_30c, age50d=age_50c,age70d=age_70c ) a70 <- data_age$age >=70 age_30c <- rep(0,length(data_age[a70,"age"])) age_50c <- rep(0,length(data_age[a70,"age"])) age_70c <- rep(1,length(data_age[a70,"age"])) a70_data <- transform(data_age[a70,],age30d=age_30c, age50d=age_50c,age70d=age_70c ) #ダミー変数が追加されたデータセットをdata_age_dとして作成 data_age_d <- rbind(a30_data, a50_data, a70_data)
完成したデータセットにイメージ
data_age_d[0:10,] X age age30d age50d age70d 1 1 32 1 0 0 2 2 39 1 0 0 3 3 43 1 0 0 4 4 34 1 0 0 5 5 32 1 0 0 6 6 46 1 0 0 7 7 43 1 0 0 8 8 35 1 0 0 9 9 34 1 0 0 10 10 35 1 0 0
さらに簡単に入力
30歳～49歳を対象としたサンプルを想定
30代をreferenceとして解釈したい場合は…
dataset=dat , 変数名=年齢
y <- dat x <- dat$年齢 aa <- x<=39 #ここが基準になるので、全部0 a1 <- rep(0,length(y[aa, "年齢"])) AA <- transform(y[aa,], age30d=a1, age40d=a1, age50d = a1 ) bb <- x >=40 & x <=49 b1 <- rep(1,length(y[bb, "年齢"])) b2 <- rep(0,length(y[bb, "年齢"])) BB <- transform(y[bb,], age30d=b2, age40d=b1, age50d = b2 ) cc <- x >=50 c1 <- rep(1,length(y[cc, "年齢"])) c2 <- rep(0,length(y[cc, "年齢"])) CC <- transform(y[cc,], age30d=c2, age40d=c2, age50d = c1 ) data_age_d <- rbind(AA, BB, CC)