idat.RdConverts all factor variables in a dataframe to a set of binary variables.
idat(x, allcat = FALSE, keep = "Freq")
| x | dataframe |
|---|---|
| allcat | Whether or not to keep all categories or leave the last one out. |
| keep | Variables which are kept unchanged such as a frequency variable. |
dataframe
#> Sat:Low Sat:Medium Infl:Low Infl:Medium Type:Tower Type:Apartment #> 1 1 0 1 0 1 0 #> 2 0 1 1 0 1 0 #> 3 0 0 1 0 1 0 #> 4 1 0 0 1 1 0 #> 5 0 1 0 1 1 0 #> 6 0 0 0 1 1 0 #> 7 1 0 0 0 1 0 #> 8 0 1 0 0 1 0 #> 9 0 0 0 0 1 0 #> 10 1 0 1 0 0 1 #> 11 0 1 1 0 0 1 #> 12 0 0 1 0 0 1 #> 13 1 0 0 1 0 1 #> 14 0 1 0 1 0 1 #> 15 0 0 0 1 0 1 #> 16 1 0 0 0 0 1 #> 17 0 1 0 0 0 1 #> 18 0 0 0 0 0 1 #> 19 1 0 1 0 0 0 #> 20 0 1 1 0 0 0 #> 21 0 0 1 0 0 0 #> 22 1 0 0 1 0 0 #> 23 0 1 0 1 0 0 #> 24 0 0 0 1 0 0 #> 25 1 0 0 0 0 0 #> 26 0 1 0 0 0 0 #> 27 0 0 0 0 0 0 #> 28 1 0 1 0 0 0 #> 29 0 1 1 0 0 0 #> 30 0 0 1 0 0 0 #> 31 1 0 0 1 0 0 #> 32 0 1 0 1 0 0 #> 33 0 0 0 1 0 0 #> 34 1 0 0 0 0 0 #> 35 0 1 0 0 0 0 #> 36 0 0 0 0 0 0 #> 37 1 0 1 0 1 0 #> 38 0 1 1 0 1 0 #> 39 0 0 1 0 1 0 #> 40 1 0 0 1 1 0 #> 41 0 1 0 1 1 0 #> 42 0 0 0 1 1 0 #> 43 1 0 0 0 1 0 #> 44 0 1 0 0 1 0 #> 45 0 0 0 0 1 0 #> 46 1 0 1 0 0 1 #> 47 0 1 1 0 0 1 #> 48 0 0 1 0 0 1 #> 49 1 0 0 1 0 1 #> 50 0 1 0 1 0 1 #> 51 0 0 0 1 0 1 #> 52 1 0 0 0 0 1 #> 53 0 1 0 0 0 1 #> 54 0 0 0 0 0 1 #> 55 1 0 1 0 0 0 #> 56 0 1 1 0 0 0 #> 57 0 0 1 0 0 0 #> 58 1 0 0 1 0 0 #> 59 0 1 0 1 0 0 #> 60 0 0 0 1 0 0 #> 61 1 0 0 0 0 0 #> 62 0 1 0 0 0 0 #> 63 0 0 0 0 0 0 #> 64 1 0 1 0 0 0 #> 65 0 1 1 0 0 0 #> 66 0 0 1 0 0 0 #> 67 1 0 0 1 0 0 #> 68 0 1 0 1 0 0 #> 69 0 0 0 1 0 0 #> 70 1 0 0 0 0 0 #> 71 0 1 0 0 0 0 #> 72 0 0 0 0 0 0 #> Type:Atrium Cont:Low Freq #> 1 0 1 21 #> 2 0 1 21 #> 3 0 1 28 #> 4 0 1 34 #> 5 0 1 22 #> 6 0 1 36 #> 7 0 1 10 #> 8 0 1 11 #> 9 0 1 36 #> 10 0 1 61 #> 11 0 1 23 #> 12 0 1 17 #> 13 0 1 43 #> 14 0 1 35 #> 15 0 1 40 #> 16 0 1 26 #> 17 0 1 18 #> 18 0 1 54 #> 19 1 1 13 #> 20 1 1 9 #> 21 1 1 10 #> 22 1 1 8 #> 23 1 1 8 #> 24 1 1 12 #> 25 1 1 6 #> 26 1 1 7 #> 27 1 1 9 #> 28 0 1 18 #> 29 0 1 6 #> 30 0 1 7 #> 31 0 1 15 #> 32 0 1 13 #> 33 0 1 13 #> 34 0 1 7 #> 35 0 1 5 #> 36 0 1 11 #> 37 0 0 14 #> 38 0 0 19 #> 39 0 0 37 #> 40 0 0 17 #> 41 0 0 23 #> 42 0 0 40 #> 43 0 0 3 #> 44 0 0 5 #> 45 0 0 23 #> 46 0 0 78 #> 47 0 0 46 #> 48 0 0 43 #> 49 0 0 48 #> 50 0 0 45 #> 51 0 0 86 #> 52 0 0 15 #> 53 0 0 25 #> 54 0 0 62 #> 55 1 0 20 #> 56 1 0 23 #> 57 1 0 20 #> 58 1 0 10 #> 59 1 0 22 #> 60 1 0 24 #> 61 1 0 7 #> 62 1 0 10 #> 63 1 0 21 #> 64 0 0 57 #> 65 0 0 23 #> 66 0 0 13 #> 67 0 0 31 #> 68 0 0 21 #> 69 0 0 13 #> 70 0 0 5 #> 71 0 0 6 #> 72 0 0 13