我有一个数据帧。我们就叫他鲍勃吧:

> head(bob)
                 phenotype                         exclusion
GSM399350 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399351 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399352 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399353 3- 4- 8- 25+ 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399354 3- 4- 8- 25+ 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399355 3- 4- 8- 25+ 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-

我想连接这个数据帧的行(这将是另一个问题)。但看:

> class(bob$phenotype)
[1] "factor"

Bob的列是因子。举个例子:

> as.character(head(bob))
[1] "c(3, 3, 3, 6, 6, 6)"       "c(3, 3, 3, 3, 3, 3)"      
[3] "c(29, 29, 29, 30, 30, 30)"

我不太明白这一点,但我猜这些是进入鲍勃(卡拉克塔克斯国王的法庭)的列的因子水平的指数?不是我需要的。

奇怪的是,我可以徒手浏览bob的列

bob$phenotype <- as.character(bob$phenotype)

这很好。并且,在一些输入之后,我可以得到一个data.frame,它的列是字符而不是因子。我的问题是:我如何自动地做到这一点?我如何将一个data.frame与因子列转换为一个data.frame与字符列,而不必手动遍历每一列?

附加问题:为什么手动方法有效?


当前回答

你应该在hablar中使用convert,它提供了与tidyverse管道兼容的可读语法:

library(dplyr)
library(hablar)

df <- tibble(a = factor(c(1, 2, 3, 4)),
             b = factor(c(5, 6, 7, 8)))

df %>% convert(chr(a:b))

这就给了你:

  a     b    
  <chr> <chr>
1 1     5    
2 2     6    
3 3     7    
4 4     8   

其他回答

这个函数很有用

df <- stacomirtools::killfactor(df)

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)
}

如果你使用数据。表包对data.frame的操作,那么问题就不存在了。

library(data.table)
dt = data.table(col1 = c("a","b","c"), col2 = 1:3)
sapply(dt, class)
#       col1        col2 
#"character"   "integer" 

如果你在你的数据集中已经有一个因子列,你想把它们转换成字符,你可以这样做。

library(data.table)
dt = data.table(col1 = factor(c("a","b","c")), col2 = 1:3)
sapply(dt, class)
#     col1      col2 
# "factor" "integer" 
upd.cols = sapply(dt, is.factor)
dt[, names(dt)[upd.cols] := lapply(.SD, as.character), .SDcols = upd.cols]
sapply(dt, class)
#       col1        col2 
#"character"   "integer" 

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…=)