一次更改许多列的值——model.matrix()？

这是我当前拥有的结构的 dput() 。

structure(list(id = c(1, 1, 2, 4, 4), country = c("USA", "Japan",  "Germany", "Germany", "USA"), USA = c(0, 0, 0, 0, 0), Germany = c(0,  0, 0, 0, 0), Japan = c(0, 0, 0, 0, 0)), class = "data.frame", row.names = c(NA,  -5L))

我想编辑此数据框以获得以下结果，以便将此方法应用于具有 100k 以上观察值的数据集。具体来说，我想使用来自（df$country）描述分配给特定 ID 的国家（例如，id == 1 and country == Japan），并将相应列名（例如，名为“Japan”的列）的列值更改为 1。请注意，ID 不是唯一的！

这就是我想要的结果：

structure(list(id = c(1, 1, 2, 4, 4), country = c("USA", "Japan",  "Germany", "Germany", "USA"), USA = c(1, 1, 0, 1, 1), Germany = c(0,  0, 1, 1, 1), Japan = c(1, 1, 0, 0, 0)), class = "data.frame", row.names = c(NA,  -5L))

以下代码给出了接近的结果：

df[levels(factor(df$country))] = model.matrix(~country - 1, df)

但最终给了我以下内容，错误结构：

structure(list(id = c(1, 1, 2, 4, 4), country = c("USA", "Japan", 
"Germany", "Germany", "USA"), USA = c(1, 0, 0, 0, 1), Germany = c(0, 
0, 1, 1, 0), Japan = c(0, 1, 0, 0, 0)), row.names = c(NA, -5L
), class = "data.frame") 

如何编辑上述命令以获得我想要的结果？我不能使用枢轴因为实际上，我正在处理许多在“国家/地区”列中具有不同值的数据集，这些数据集一旦旋转，将产生具有不均匀列/结构的数据集，这将阻碍以后的数据分析。

感谢您的任何帮助！

也许这有帮助

library(dplyr)
df %>% 
    mutate(across(USA:Japan, ~  +(country == cur_column()))) %>% 
    group_by(id) %>% 
    mutate(across(USA:Japan, max)) %>% 
    ungroup

-output

# A tibble: 5 × 5
     id country   USA Germany Japan
  <dbl> <chr>   <int>   <int> <int>
1     1 USA         1       0     1
2     1 Japan       1       0     1
3     2 Germany     0       1     0
4     4 Germany     1       1     0
5     4 USA         1       1     0

或者修改model.matrix as

m1 <- model.matrix(~country - 1, df)
m1[] <- ave(c(m1), df$id[row(m1)], col(m1), FUN = max)