我通常将这个函数与我的所有项目分开。又快又简单。

unfactorize <- function(df){
  for(i in which(sapply(df, class) == "factor")) df[[i]] = as.character(df[[i]])
  return(df)
}

如果您了解因子是如何存储的，就可以避免使用基于应用程序的函数来实现这一点。这并不是说应用解决方案不能很好地工作。

因素的结构是与“级别”列表相关联的数字索引。如果将因数转换为数字，就可以看到这一点。所以:

> fact <- as.factor(c("a","b","a","d")
> fact
[1] a b a d
Levels: a b d

> as.numeric(fact)
[1] 1 2 1 3

最后一行返回的数字对应于因子的级别。

> levels(fact)
[1] "a" "b" "d"

注意，levels()返回一个字符数组。你可以使用这个事实轻松简洁地将因数转换为字符串或数字，如下所示:

> fact_character <- levels(fact)[as.numeric(fact)]
> fact_character
[1] "a" "b" "a" "d"

这也适用于数值，只要你用as.numeric()包装你的表达式。

> num_fact <- factor(c(1,2,3,6,5,4))
> num_fact
[1] 1 2 3 6 5 4
Levels: 1 2 3 4 5 6
> num_num <- as.numeric(levels(num_fact)[as.numeric(num_fact)])
> num_num
[1] 1 2 3 6 5 4

只是跟着马特和德克。如果你想在不改变全局选项的情况下重新创建现有的数据帧，你可以用apply语句重新创建它:

bob <- data.frame(lapply(bob, as.character), stringsAsFactors=FALSE)

这将把所有变量转换为“character”类，如果你只想转换因子，请参阅下面Marek的解决方案。

正如@hadley指出的那样，以下内容更简洁。

bob[] <- lapply(bob, as.character)

在这两种情况下，lapply输出一个列表;然而，由于R的神奇属性，在第二种情况下使用[]保留了bob对象的data.frame类，从而消除了使用as.data.frame转换回data.frame的需要，并使用参数stringsAsFactors = FALSE。

在数据帧的开头包含stringsAsFactors = FALSE以忽略所有误解。

另一种方法是使用apply转换它

bob2 <- apply(bob,2,as.character)

和一个更好的(前一个是'matrix'类)

bob2 <- as.data.frame(as.matrix(bob),stringsAsFactors=F)

全局选项

stringsAsFactors: data.frame和read.table参数的默认设置。

可能是你想在你的启动文件(例如~/. rprofile)中设置为FALSE。请参阅帮助(选项)。