pivot_longer：values_ptypes：无法将 <integer> 转换为 <character>

Question

这个问题和这个问题有关dplyr median by group

并且已经在这里回答了：pivot_longer with multiple classes causes error ("No common type")

现在我知道我们应该使用values_transform 而不是values_ptypes。

我想知道这是什么原因？ values_ptypes 不起作用而 values_transform 现在起作用的更深层次的原因：

这是导致我遇到此问题的上述示例：

数据框：

df1 <- data.frame(
  Type1 = c("A","A","A", "AB", "AB"),
  Type2 = c(1L,2L,2L, 1L, 1L),
  Value = c(1L, 2L, 1L, NA, NA), 
  Median = c(1L, 1.5, 1.5, NA, NA))

  Type1 Type2 Value Median
1     A     1     1    1.0
2     A     2     2    1.5
3     A     2     1    1.5
4    AB     1    NA     NA
5    AB     1    NA     NA

我想 pivot_longer 使用 values_ptypes 这样的参数：不起作用！

library(dplyr)
library(tidyr)
 df1 %>% 
   pivot_longer(
     cols = contains("Type"),
     names_to = "key",
     values_to = "val", 
     values_ptypes = list(val = 'character')
     )
Error: Can't convert <integer> to <character>.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

这应该可以组合Type1 和Type2，但它不起作用。

我想知道为什么在这种情况下我不能强制类型转换。

Answer 1

pivot_longer 需要重新调整列的形状以具有相同的类型。这里的“Type1”和“Type2”在class 中是不同的。通过在values_transform 中转换为character 将其更改为单个类。根据?pivot_longer

names_ptypes, values_ptypes - 列名-原型对的列表。原型（或简称 ptype）是一个长度为零的向量（如 integer() 或 numeric()），它定义了向量的类型、类和属性。如果您想确认创建的列是您期望的类型，请使用这些参数。请注意，如果您想更改（而不是确认）特定列的类型，则应使用 names_transform 或 values_transform。

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% 
   pivot_longer(
     cols = contains("Type"),
     names_to = "key",
     values_to = "val", 
     values_transform = list(val = as.character))

-输出

# A tibble: 10 × 4
   Value Median key   val  
   <int>  <dbl> <chr> <chr>
 1     1    1   Type1 A    
 2     1    1   Type2 1    
 3     2    1.5 Type1 A    
 4     2    1.5 Type2 2    
 5     1    1.5 Type1 A    
 6     1    1.5 Type2 2    
 7    NA   NA   Type1 AB   
 8    NA   NA   Type2 1    
 9    NA   NA   Type1 AB   
10    NA   NA   Type2 1    

---

pivot_longer 调用 pivot_longer_spec 并在函数内下面的行生成错误

Browse[2]> 
debug: out <- vec_c(!!!val_cols, .ptype = val_type)
Browse[2]> 
Error: Can't convert <integer> to <character>.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.