也许是一个更新的选择?

library("tidyverse")

bob <- bob %>% group_by_if(is.factor, as.character)

或者你可以尝试transform:

newbob <- transform(bob, phenotype = as.character(phenotype))

只要确保把你想转换为字符的每一个因素。

或者你可以这样做，一击杀光所有害虫:

newbob_char <- as.data.frame(lapply(bob[sapply(bob, is.factor)], as.character), stringsAsFactors = FALSE)
newbob_rest <- bob[!(sapply(bob, is.factor))]
newbob <- cbind(newbob_char, newbob_rest)

像这样把数据塞进代码中并不是一个好主意，我可以单独做spapply部分(实际上，这样做要容易得多)，但你明白了…我还没有检查代码，因为我不在家，所以我希望它能工作!=)

然而，这种方法有一个缺点……之后你必须重新组织列，而使用transform你可以做任何你想做的事情，但代价是“行人风格的代码编写”…

所以…=)

这对我来说很管用——我终于想出了一句话

df <- as.data.frame(lapply(df,function (y) if(class(y)=="factor" ) as.character(y) else y),stringsAsFactors=F)

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)

这可以将所有内容转换为字符，然后将数字转换为数字:

makenumcols<-function(df){
  df<-as.data.frame(df)
  df[] <- lapply(df, as.character)
  cond <- apply(df, 2, function(x) {
    x <- x[!is.na(x)]
    all(suppressWarnings(!is.na(as.numeric(x))))
  })
  numeric_cols <- names(df)[cond]
  df[,numeric_cols] <- sapply(df[,numeric_cols], as.numeric)
  return(df)
}

改编自:自动获取excel表的列类型

如果你想要一个新的数据帧bobc，其中bobf中的每个因子向量都转换为字符向量，试试这个:

bobc <- rapply(bobf, as.character, classes="factor", how="replace")

如果希望将其转换回来，可以创建一个逻辑向量，其中的列是因子，并使用该逻辑向量选择性地应用因子

f <- sapply(bobf, class) == "factor"
bobc[,f] <- lapply(bobc[,f], factor)