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)

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   

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。

仅替换因素:

i <- sapply(bob, is.factor)
bob[i] <- lapply(bob[i], as.character)

在0.5.0版的dplyr包中引入了新的函数mutate_if:

library(dplyr)
bob %>% mutate_if(is.factor, as.character) -> bob

.．.在1.0.0版本中被across取代:

library(dplyr)
bob %>% mutate(across(where(is.factor), as.character)) -> bob

RStudio中的包purrr提供了另一种选择:

library(purrr)
bob %>% modify_if(is.factor, as.character) -> bob

dplyr 1.0.0版引入了新函数“across”。新函数将取代作用域变量(_if， _at， _all)。这是官方文件

library(dplyr)
bob <- bob %>% 
       mutate(across(where(is.factor), as.character))

也许是一个更新的选择?

library("tidyverse")

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