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))

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)

更新:这里有一个不起作用的例子。我认为它会，但我认为stringsAsFactors选项只适用于字符串-它离开因子单独。

试试这个:

bob2 <- data.frame(bob, stringsAsFactors = FALSE)

一般来说，当你遇到应该是字符的因子的问题时，总会有一个stringsAsFactors设置来帮助你(包括一个全局设置)。

与dplyr-package加载使用

bob=bob%>%mutate_at("phenotype", as.character)

如果您只想具体地改变表型列。

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   

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"