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)

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…=)

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

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

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)