Create dummy variables for all categorical/factor variables in a data.frame
Source:R/utils.R
dummy_vars.RdCreate dummy/indicator variables for all categorical variables in a data.frame. Can be used as a pre-processing step before calling other functions within the package.
Arguments
- df
a data.frame on which to make dummy variables for each categorical/factor variable, based on contrasts.
Value
a data.frame matching df but where each categorical
variable in df is replaced with indicator variables. All
combinations of the indicator/dummy variable are returned. Naming
convention of the new dummy variables is variable_level. For example, a
factor variable in df named "colour" with levels "red", "green" and
"purple" will be replaced with three columns (the new dummy variables),
named colour_red, colour_green and colour_purple.
Examples
dummy_vars(data.frame("Colour" = factor(sample(c("red",
"azure",
"green",
"white"),
500,
replace = TRUE))))
#> Colour_azure Colour_green Colour_red Colour_white
#> 1 0 0 1 0
#> 2 0 1 0 0
#> 3 0 0 0 1
#> 4 0 1 0 0
#> 5 0 0 1 0
#> 6 1 0 0 0
#> 7 0 1 0 0
#> 8 0 1 0 0
#> 9 0 1 0 0
#> 10 0 0 0 1
#> 11 1 0 0 0
#> 12 0 0 1 0
#> 13 0 0 1 0
#> 14 0 0 1 0
#> 15 0 1 0 0
#> 16 0 0 0 1
#> 17 0 1 0 0
#> 18 0 0 1 0
#> 19 1 0 0 0
#> 20 1 0 0 0
#> 21 0 1 0 0
#> 22 0 1 0 0
#> 23 1 0 0 0
#> 24 0 1 0 0
#> 25 0 0 1 0
#> 26 0 0 1 0
#> 27 0 0 0 1
#> 28 0 0 1 0
#> 29 1 0 0 0
#> 30 1 0 0 0
#> 31 0 1 0 0
#> 32 0 1 0 0
#> 33 0 0 0 1
#> 34 0 0 0 1
#> 35 1 0 0 0
#> 36 0 1 0 0
#> 37 0 0 1 0
#> 38 1 0 0 0
#> 39 0 1 0 0
#> 40 0 1 0 0
#> 41 0 0 0 1
#> 42 0 0 1 0
#> 43 1 0 0 0
#> 44 0 0 1 0
#> 45 1 0 0 0
#> 46 0 1 0 0
#> 47 1 0 0 0
#> 48 0 0 0 1
#> 49 0 0 1 0
#> 50 1 0 0 0
#> 51 0 0 1 0
#> 52 0 0 0 1
#> 53 0 0 0 1
#> 54 1 0 0 0
#> 55 0 1 0 0
#> 56 0 0 1 0
#> 57 1 0 0 0
#> 58 1 0 0 0
#> 59 0 1 0 0
#> 60 1 0 0 0
#> 61 0 0 1 0
#> 62 0 0 1 0
#> 63 0 1 0 0
#> 64 1 0 0 0
#> 65 0 0 1 0
#> 66 0 0 0 1
#> 67 0 0 1 0
#> 68 0 0 0 1
#> 69 0 0 0 1
#> 70 0 1 0 0
#> 71 0 0 0 1
#> 72 0 0 0 1
#> 73 0 0 0 1
#> 74 0 1 0 0
#> 75 1 0 0 0
#> 76 0 1 0 0
#> 77 1 0 0 0
#> 78 0 1 0 0
#> 79 1 0 0 0
#> 80 0 1 0 0
#> 81 1 0 0 0
#> 82 0 0 0 1
#> 83 1 0 0 0
#> 84 0 0 1 0
#> 85 0 1 0 0
#> 86 1 0 0 0
#> 87 1 0 0 0
#> 88 0 1 0 0
#> 89 0 0 1 0
#> 90 1 0 0 0
#> 91 0 0 0 1
#> 92 0 0 0 1
#> 93 0 0 1 0
#> 94 0 0 0 1
#> 95 0 0 1 0
#> 96 0 1 0 0
#> 97 0 0 0 1
#> 98 1 0 0 0
#> 99 0 0 1 0
#> 100 1 0 0 0
#> 101 1 0 0 0
#> 102 1 0 0 0
#> 103 0 1 0 0
#> 104 0 0 0 1
#> 105 1 0 0 0
#> 106 0 0 0 1
#> 107 1 0 0 0
#> 108 1 0 0 0
#> 109 0 0 1 0
#> 110 0 1 0 0
#> 111 0 1 0 0
#> 112 0 0 0 1
#> 113 0 0 1 0
#> 114 0 0 1 0
#> 115 0 0 1 0
#> 116 0 0 1 0
#> 117 1 0 0 0
#> 118 0 0 1 0
#> 119 0 0 1 0
#> 120 0 0 1 0
#> 121 1 0 0 0
#> 122 0 0 0 1
#> 123 0 0 1 0
#> 124 0 1 0 0
#> 125 0 1 0 0
#> 126 0 0 1 0
#> 127 0 0 0 1
#> 128 0 1 0 0
#> 129 0 1 0 0
#> 130 0 0 0 1
#> 131 1 0 0 0
#> 132 0 0 0 1
#> 133 0 0 1 0
#> 134 0 1 0 0
#> 135 0 0 1 0
#> 136 0 1 0 0
#> 137 0 0 1 0
#> 138 1 0 0 0
#> 139 0 0 1 0
#> 140 0 0 1 0
#> 141 0 0 1 0
#> 142 0 0 1 0
#> 143 0 1 0 0
#> 144 0 0 1 0
#> 145 1 0 0 0
#> 146 0 1 0 0
#> 147 0 0 0 1
#> 148 0 1 0 0
#> 149 0 0 0 1
#> 150 1 0 0 0
#> 151 0 0 1 0
#> 152 1 0 0 0
#> 153 1 0 0 0
#> 154 0 1 0 0
#> 155 0 0 0 1
#> 156 0 1 0 0
#> 157 0 0 0 1
#> 158 0 0 1 0
#> 159 1 0 0 0
#> 160 0 0 0 1
#> 161 0 0 1 0
#> 162 0 0 0 1
#> 163 0 1 0 0
#> 164 0 0 1 0
#> 165 0 0 0 1
#> 166 0 0 1 0
#> 167 0 1 0 0
#> 168 0 1 0 0
#> 169 0 0 1 0
#> 170 1 0 0 0
#> 171 0 1 0 0
#> 172 0 0 0 1
#> 173 0 1 0 0
#> 174 0 1 0 0
#> 175 1 0 0 0
#> 176 0 0 0 1
#> 177 1 0 0 0
#> 178 0 0 1 0
#> 179 0 0 0 1
#> 180 0 0 0 1
#> 181 0 1 0 0
#> 182 1 0 0 0
#> 183 0 0 0 1
#> 184 1 0 0 0
#> 185 0 0 1 0
#> 186 1 0 0 0
#> 187 0 0 1 0
#> 188 1 0 0 0
#> 189 0 1 0 0
#> 190 0 0 0 1
#> 191 0 0 1 0
#> 192 1 0 0 0
#> 193 1 0 0 0
#> 194 1 0 0 0
#> 195 0 0 1 0
#> 196 0 0 1 0
#> 197 0 1 0 0
#> 198 1 0 0 0
#> 199 0 0 1 0
#> 200 1 0 0 0
#> 201 0 0 0 1
#> 202 0 0 0 1
#> 203 0 1 0 0
#> 204 0 0 0 1
#> 205 0 0 0 1
#> 206 0 0 1 0
#> 207 0 0 1 0
#> 208 0 1 0 0
#> 209 0 1 0 0
#> 210 0 0 1 0
#> 211 0 0 0 1
#> 212 0 0 0 1
#> 213 1 0 0 0
#> 214 0 0 0 1
#> 215 0 1 0 0
#> 216 0 0 1 0
#> 217 0 0 0 1
#> 218 0 0 1 0
#> 219 1 0 0 0
#> 220 0 0 1 0
#> 221 0 1 0 0
#> 222 0 0 1 0
#> 223 0 1 0 0
#> 224 0 1 0 0
#> 225 0 0 1 0
#> 226 0 0 1 0
#> 227 0 1 0 0
#> 228 0 1 0 0
#> 229 0 1 0 0
#> 230 0 0 1 0
#> 231 0 0 1 0
#> 232 0 0 0 1
#> 233 0 1 0 0
#> 234 0 1 0 0
#> 235 0 1 0 0
#> 236 0 1 0 0
#> 237 1 0 0 0
#> 238 0 0 0 1
#> 239 0 0 0 1
#> 240 0 1 0 0
#> 241 0 1 0 0
#> 242 0 0 0 1
#> 243 0 0 0 1
#> 244 0 0 0 1
#> 245 0 1 0 0
#> 246 0 0 0 1
#> 247 0 0 0 1
#> 248 0 0 0 1
#> 249 0 0 0 1
#> 250 1 0 0 0
#> 251 0 1 0 0
#> 252 1 0 0 0
#> 253 1 0 0 0
#> 254 0 0 0 1
#> 255 0 0 0 1
#> 256 0 0 1 0
#> 257 0 0 1 0
#> 258 1 0 0 0
#> 259 1 0 0 0
#> 260 0 0 1 0
#> 261 0 0 1 0
#> 262 0 1 0 0
#> 263 0 0 1 0
#> 264 0 0 0 1
#> 265 0 1 0 0
#> 266 0 0 0 1
#> 267 0 1 0 0
#> 268 0 1 0 0
#> 269 0 0 0 1
#> 270 0 0 0 1
#> 271 0 1 0 0
#> 272 0 0 1 0
#> 273 0 0 0 1
#> 274 0 0 1 0
#> 275 0 0 1 0
#> 276 0 0 1 0
#> 277 1 0 0 0
#> 278 0 1 0 0
#> 279 0 1 0 0
#> 280 0 0 0 1
#> 281 1 0 0 0
#> 282 0 1 0 0
#> 283 0 0 0 1
#> 284 1 0 0 0
#> 285 0 1 0 0
#> 286 1 0 0 0
#> 287 0 1 0 0
#> 288 1 0 0 0
#> 289 1 0 0 0
#> 290 1 0 0 0
#> 291 1 0 0 0
#> 292 1 0 0 0
#> 293 0 0 1 0
#> 294 0 1 0 0
#> 295 0 0 0 1
#> 296 1 0 0 0
#> 297 1 0 0 0
#> 298 1 0 0 0
#> 299 0 0 1 0
#> 300 0 0 1 0
#> 301 1 0 0 0
#> 302 0 1 0 0
#> 303 0 0 1 0
#> 304 0 0 0 1
#> 305 0 0 0 1
#> 306 1 0 0 0
#> 307 1 0 0 0
#> 308 0 0 0 1
#> 309 1 0 0 0
#> 310 0 0 0 1
#> 311 0 1 0 0
#> 312 1 0 0 0
#> 313 0 1 0 0
#> 314 0 1 0 0
#> 315 0 0 0 1
#> 316 0 0 0 1
#> 317 0 0 0 1
#> 318 0 1 0 0
#> 319 0 0 0 1
#> 320 0 1 0 0
#> 321 1 0 0 0
#> 322 0 0 1 0
#> 323 0 0 0 1
#> 324 1 0 0 0
#> 325 0 1 0 0
#> 326 0 0 1 0
#> 327 0 0 0 1
#> 328 0 1 0 0
#> 329 0 0 0 1
#> 330 0 0 1 0
#> 331 0 0 1 0
#> 332 0 0 1 0
#> 333 0 0 1 0
#> 334 1 0 0 0
#> 335 0 1 0 0
#> 336 0 0 1 0
#> 337 0 1 0 0
#> 338 0 1 0 0
#> 339 1 0 0 0
#> 340 0 0 0 1
#> 341 0 1 0 0
#> 342 0 0 1 0
#> 343 0 1 0 0
#> 344 0 0 1 0
#> 345 0 0 1 0
#> 346 0 0 0 1
#> 347 1 0 0 0
#> 348 1 0 0 0
#> 349 0 1 0 0
#> 350 0 0 1 0
#> 351 1 0 0 0
#> 352 1 0 0 0
#> 353 0 1 0 0
#> 354 0 0 0 1
#> 355 1 0 0 0
#> 356 0 0 0 1
#> 357 0 0 1 0
#> 358 1 0 0 0
#> 359 0 0 0 1
#> 360 0 0 0 1
#> 361 0 1 0 0
#> 362 0 0 1 0
#> 363 0 0 0 1
#> 364 0 0 0 1
#> 365 0 0 0 1
#> 366 0 1 0 0
#> 367 1 0 0 0
#> 368 0 1 0 0
#> 369 0 0 1 0
#> 370 1 0 0 0
#> 371 0 0 1 0
#> 372 0 0 0 1
#> 373 0 1 0 0
#> 374 0 0 0 1
#> 375 1 0 0 0
#> 376 1 0 0 0
#> 377 0 0 0 1
#> 378 0 0 0 1
#> 379 0 0 1 0
#> 380 1 0 0 0
#> 381 0 0 1 0
#> 382 1 0 0 0
#> 383 0 1 0 0
#> 384 0 1 0 0
#> 385 0 1 0 0
#> 386 1 0 0 0
#> 387 1 0 0 0
#> 388 0 0 1 0
#> 389 0 0 0 1
#> 390 0 0 0 1
#> 391 0 1 0 0
#> 392 0 0 0 1
#> 393 0 0 0 1
#> 394 0 1 0 0
#> 395 1 0 0 0
#> 396 1 0 0 0
#> 397 0 1 0 0
#> 398 0 0 0 1
#> 399 1 0 0 0
#> 400 1 0 0 0
#> 401 1 0 0 0
#> 402 0 0 1 0
#> 403 0 0 1 0
#> 404 0 1 0 0
#> 405 0 0 1 0
#> 406 0 0 0 1
#> 407 0 0 0 1
#> 408 1 0 0 0
#> 409 0 0 1 0
#> 410 0 0 1 0
#> 411 0 1 0 0
#> 412 0 0 0 1
#> 413 0 0 1 0
#> 414 0 0 1 0
#> 415 0 0 1 0
#> 416 0 0 0 1
#> 417 0 0 0 1
#> 418 1 0 0 0
#> 419 0 0 0 1
#> 420 0 0 0 1
#> 421 0 1 0 0
#> 422 1 0 0 0
#> 423 0 0 0 1
#> 424 0 1 0 0
#> 425 0 0 0 1
#> 426 0 1 0 0
#> 427 1 0 0 0
#> 428 0 1 0 0
#> 429 1 0 0 0
#> 430 0 0 1 0
#> 431 1 0 0 0
#> 432 0 0 1 0
#> 433 1 0 0 0
#> 434 1 0 0 0
#> 435 0 0 1 0
#> 436 0 0 0 1
#> 437 1 0 0 0
#> 438 0 1 0 0
#> 439 0 1 0 0
#> 440 0 0 0 1
#> 441 1 0 0 0
#> 442 0 0 0 1
#> 443 1 0 0 0
#> 444 0 0 0 1
#> 445 0 1 0 0
#> 446 1 0 0 0
#> 447 1 0 0 0
#> 448 0 1 0 0
#> 449 0 1 0 0
#> 450 0 0 0 1
#> 451 0 0 0 1
#> 452 0 0 1 0
#> 453 0 0 0 1
#> 454 0 0 0 1
#> 455 0 1 0 0
#> 456 1 0 0 0
#> 457 1 0 0 0
#> 458 0 0 1 0
#> 459 1 0 0 0
#> 460 0 0 0 1
#> 461 1 0 0 0
#> 462 0 0 1 0
#> 463 1 0 0 0
#> 464 1 0 0 0
#> 465 1 0 0 0
#> 466 0 0 1 0
#> 467 0 0 1 0
#> 468 0 0 1 0
#> 469 0 0 1 0
#> 470 0 0 0 1
#> 471 0 0 1 0
#> 472 0 0 1 0
#> 473 1 0 0 0
#> 474 0 1 0 0
#> 475 0 0 0 1
#> 476 0 1 0 0
#> 477 0 0 1 0
#> 478 0 0 0 1
#> 479 0 0 1 0
#> 480 0 0 1 0
#> 481 1 0 0 0
#> 482 0 0 0 1
#> 483 0 0 0 1
#> 484 0 0 1 0
#> 485 0 0 0 1
#> 486 1 0 0 0
#> 487 0 1 0 0
#> 488 0 0 1 0
#> 489 0 0 1 0
#> 490 0 0 0 1
#> 491 1 0 0 0
#> 492 0 1 0 0
#> 493 1 0 0 0
#> 494 0 1 0 0
#> 495 1 0 0 0
#> 496 1 0 0 0
#> 497 1 0 0 0
#> 498 0 1 0 0
#> 499 1 0 0 0
#> 500 0 0 1 0