我有一些看起来像这样的数据：

samp

# A tibble: 5 x 2

ID Source

<dbl> <chr>

1 34221 75

2 33861 75

3 59741 126,123

4 56561 111,105

5 55836 36,34,34,36,22

在任何不同的值中，我想创建一个新列。如果值存在于一行中，我想要归一个“x”，否则不应该估算任何值。

预期结果的示例（伪代码）：

ID 75 126 123 111 105 36 34 22

1 34221 x

2 33861 x

3 59741 x x

4 56561 x x

5 55836 x x x

我通过包的separtate功能尝试了它tydr。像这样开始。

into = unique(unlist(strsplit(samp$Source, ",")))

samp %>% separate(col = "Source", into = into, sep = ",")

但是，这不起作用，因为如果一行中有多个值，则不会将值分配给相应的列（例如，对于ID 59741，值126在列75中而不在列126中）。

A tibble: 5 x 9

ID `75` `126` `123` `111` `105` `36` `34` `22`

<dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>

1 34221 75 NA NA NA NA NA NA NA

2 33861 75 NA NA NA NA NA NA NA

3 59741 126 123 NA NA NA NA NA NA

4 56561 111 105 NA NA NA NA NA NA

5 55836 36 34 34 36 22 NA NA NA

这是一个dput：

structure(list(ID = c(34221, 33861, 59741, 56561, 55836), Source = c("75",

"75", "126,123", "111,105", "36,34,34,36,22")), row.names = c(NA,

-5L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

解决办法：该包装splitstackshape对于这种操作非常方便，即

library(splitstackshape)

cSplit_e(df, "Source", mode = "binary", type = "character", fill = 0, drop = TRUE)

这使，

ID Source_105 Source_111 Source_123 Source_126 Source_22 Source_34 Source_36 Source_75

1 34221 0 0 0 0 0 0 0 1

2 33861 0 0 0 0 0 0 0 1

3 59741 0 0 1 1 0 0 0 0

4 56561 1 1 0 0 0 0 0 0

5 55836 0 0 0 0 1 1