R -apply- 将许多列从数字转换为因子答案

【问题标题】：R -apply- convert many columns from numeric to factorR -apply- 将许多列从数字转换为因子
【发布时间】：2016-03-11 12:24:32
【问题描述】：

我需要将许多数字列转换为因子类型。示例表：

df <- data.frame(A=1:10, B=2:11, C=3:12)

我尝试过申请：

cols<-c('A', 'B')
df[,cols]<-apply(df[,cols], 2, function(x){ as.factor(x)});

但结果是一个字符类。

> class(df$A)
[1] "character"

如果不对每一列执行 as.factor，我该如何做到这一点？

【问题讨论】：

您的想法是对的，但apply 正在返回一个无法识别因子的矩阵。但是数据框可以。

标签： r class apply

【解决方案1】：

试试

df[,cols] <- lapply(df[,cols],as.factor)

问题是apply() 试图将结果绑定到一个矩阵中，这导致将列强制转换为字符：

class(apply(df[,cols], 2, as.factor))  ## matrix
class(as.factor(df[,1]))  ## factor

相比之下，lapply() 对列表元素进行操作。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将您的结果放回一个可以识别因素的数据框中：

df[,cols]<-data.frame(apply(df[,cols], 2, function(x){ as.factor(x)}))

【讨论】：

谢谢。所以结果返回一个矩阵，它们不识别因子。

【解决方案3】：

另一个选项，purrr 和 dplyr，可能比基本解决方案更具可读性，并将数据保存在数据框中：

这是数据：

df <- data.frame(A=1:10, B=2:11, C=3:12)

str(df)
'data.frame':   10 obs. of  3 variables:
 $ A: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 $ B: int  2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
 $ C: int  3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

我们可以通过dmap轻松对所有列进行操作：

library(purrr)
library(dplyr)

# all cols to factor
dmap(df, as.factor)

Source: local data frame [10 x 3]

        A      B      C
   (fctr) (fctr) (fctr)
1       1      2      3
2       2      3      4
3       3      4      5
4       4      5      6
5       5      6      7
6       6      7      8
7       7      8      9
8       8      9     10
9       9     10     11
10     10     11     12

同样在使用select 来自dplyr 的列子集上使用dmap：

# selected cols to factor
cols <- c('A', 'B')

df[,cols] <- 
  df %>% 
  select(one_of(cols)) %>% 
  dmap(as.factor)

要得到想要的结果：

str(df)
'data.frame':   10 obs. of  3 variables:
 $ A: Factor w/ 10 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 $ B: Factor w/ 10 levels "2","3","4","5",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 $ C: int  3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

【讨论】：

【解决方案4】：

2017 年 11 月 9 日更新

purrr / purrrlyr 仍在开发中

与 Ben 类似，但使用 purrrlyr::dmap_at：

library(purrrlyr)

df <- data.frame(A=1:10, B=2:11, C=3:12)

# selected cols to factor
cols <- c('A', 'B')

(dmap_at(df, factor, .at = cols))

A        B       C
<fctr>   <fctr>  <int>
1        2       3      
2        3       4      
3        4       5      
4        5       6      
5        6       7      
6        7       8      
7        8       9      
8        9       10     
9        10      11     
10       11      12

【讨论】：

不会 map(df[cols], factor) 工作吗？我找不到任何 dmap_at() 函数。
你可能是对的。可以理解的是，purrr 和相关的软件包仍在经历很多变化。 dmap_at 已移至 purrrlyr purrr.tidyverse.org/news/index.html
这就解释了！我刚刚使用了最新版本的 purrr，所以以为我错过了一些东西。

【解决方案5】：

一个简单但有效的选择是mapply

df <- data.frame(A=1:10, B=2:11, C=3:12)
cols <- c('A', 'B')

df[,cols] <- as.data.frame(mapply(as.factor,df[,cols]))

你也可以使用for循环来达到同样的效果：

for(col in cols){
  df[,col] <- as.factor(df[,col])
}

【讨论】：

【解决方案6】：

这里有几个tidyverse 选项-

library(dplyr)

cols <- c('A', 'B')

df <- df %>% mutate(across(all_of(cols), factor)) 

str(df)

#'data.frame':  10 obs. of  3 variables:
# $ A: Factor w/ 10 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# $ B: Factor w/ 10 levels "2","3","4","5",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# $ C: int  3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

使用map -

df[cols] <- purrr::map(df[cols], factor)

【讨论】：