将多个值字段转换为因子[重复]

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% mutate(Genres=gsub('\\[|\\]|\\s+','',Genres)) %>%  #remove []
       separate(Genres,paste0('Gen',1:3)) %>%             #separate Genres to multiple columns
       gather(key,Genres,-Title) %>% select(-key) %>%     #Gather to Genres columns
       filter(!is.na(Genres)) %>% arrange(Title,Genres) %>%    #filter and arrange
       mutate(Genres=as.factor(Genres))     


   Title Genres
1     A  Item1
2     A  Item2
3     A  Item3
4     B       
5     C  Item1
6     C  Item4              

我不确定这是否正是你要找的,但我的做法有点不同。我用了dplyr和grepl:

    df <- data.frame(c("A","B","C"), c("[Item1, Item2, Item3]","","[Item4, Item1]"), 
                     stringsAsFactors = FALSE)
    colnames(df) <- c("Title","Genres")
    df
    df1<-df%>%
      mutate(Item1 = ifelse(grepl("Item1",Genres), T,F),
             Item2 = ifelse(grepl("Item2",Genres), T,F),
             Item3 = ifelse(grepl("Item3",Genres), T,F),
             Item4 = ifelse(grepl("Item4",Genres), T,F))

 Title                Genres Item1 Item2 Item3 Item4
1     A [Item1, Item2, Item3]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
2     B                       FALSE FALSE FALSE FALSE
3     C        [Item4, Item1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE

希望这有帮助

你可以使用这个函数 separate() 正如Uwe所建议的,但你的风格顺序似乎并不总是一样的。一个选项是使用 mutate() ,并使用函数 grepl() 以确定是否存在每个令牌。

df %>% 
    mutate(
        Item1 = grepl('Item1', Genres),
        Item2 = grepl('Item2', Genres),
        Item3 = grepl('Item3', Genres),
        Item4 = grepl('Item4', Genres)
    )

#   Title                Genres Item1 Item2 Item3 Item4
# 1     A [Item1, Item2, Item3]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
# 2     B                       FALSE FALSE FALSE FALSE
# 3     C        [Item4, Item1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE