r - 将数值转换为二进制 (0/1)

Question

我有一个数据框，其中包含不同人的不同种类水果的数量。像下面

    apple  banana  orange
Tim     3       0       2
Tom     0       1       1
Bob     1       2       2

我怎样才能把它变成一个二进制矩阵，即如果一个人至少有一个水果，不管他有多少，那么我记录 1，如果没有，记录 0。如下所示

    apple  banana  orange
Tim     1       0       1
Tom     0       1       1
Bob     1       1       1

Answer 1

这是您的 data.frame :

x <- structure(list(apple = c(3L, 0L, 1L), banana = 0:2, orange = c(2L, 
1L, 2L)), .Names = c("apple", "banana", "orange"), class = "data.frame", row.names = c("Tim", 
"Tom", "Bob"))

还有你的矩阵:

as.matrix((x > 0) + 0)
    apple banana orange
Tim     1      0      1
Tom     0      1      1
Bob     1      1      1

更新
我不知道睡前快速发帖会产生 any discussion ，但讨论本身很有趣，所以我想在这里总结一下:
我的直觉是简单地接受以下事实: TRUE和 FALSE在 R 中，是数字 1和 0 .如果您尝试(一种不太好的方法)检查​​等效性，例如 1 == TRUE或 0 == FALSE , 你会得到 TRUE .我的捷径(事实证明，比正确的，或者至少在概念上更正确的方法花费 更多的时间 )是添加 0到我的 TRUE s 和 FALSE s，因为我知道 R 会将逻辑向量强制转换为数字。
正确的，或者至少是更合适的方法，是使用 as.numeric 转换输出。 (我认为这就是@JoshO'Brien 打算写的)。但是……不幸的是，这会删除输入的维度属性，因此您需要将结果向量重新转换为矩阵，结果是 仍然比添加更快 0正如我在回答中所做的那样。
阅读评论和批评后，我想我会添加一个选项---使用 apply遍历列并使用 as.numeric方法。这比手动重新创建矩阵要慢，但比添加 0 略快。进行逻辑比较。

x <- data.frame(replicate(1e4,sample(0:1e3)))
library(rbenchmark)
benchmark(X1 = {
            x1 <- as.matrix((x > 0) + 0)
          },
          X2 = {
            x2 <- apply(x, 2, function(y) as.numeric(y > 0))
          },
          X3 = {
            x3 <- as.numeric(as.matrix(x) > 0)
            x3 <- matrix(x3, nrow = 1001)
          },
          X4 = {
            x4 <- ifelse(x > 0, 1, 0)
          },
          columns = c("test", "replications", "elapsed", 
                      "relative", "user.self"))
#   test replications elapsed relative user.self
# 1   X1          100 116.618    1.985   110.711
# 2   X2          100 105.026    1.788    94.070
# 3   X3          100  58.750    1.000    46.007
# 4   X4          100 382.410    6.509   311.567

all.equal(x1, x2, check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE
all.equal(x1, x3, check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE
all.equal(x1, x4, check.attributes=FALSE)
# [1] TRUE

谢谢大家的讨论!