使用 R tidyverse 将 double 转换为整数答案

【问题标题】：Converting double to integers using R tidyverse使用 R tidyverse 将 double 转换为整数
【发布时间】：2021-08-18 23:07:06
【问题描述】：

在How to convert column types in R tidyverse 之后，我正在尝试将双精度数（数字）转换为整数。

例如，使用虹膜数据：

iris1 <- iris %>%
  mutate_at(vars(Petal.Length), integer)

上面抛出了一个错误，尽管遵循了推荐的故障排除方法，我还是无法理解：

Error: Problem with `mutate()` column `Petal.Length`.
ℹ `Petal.Length = (function (length = 0L) ...`
.x invalid 'length' argument

使用同一行代码转换为因子，结果很好：

iris1 <- iris %>%
mutate_at(vars(Petal.Length), factor)
class(iris1$Petal.Length)

有人可以向我解释错误的原因以及如何转换为整数。理想情况下，我正在寻找对管道操作员友好的解决方案%>%。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我认为您遇到的问题是integer() 创建了一个整数类型的向量，它只是一个空的整数占位符。你想要的是as.integer()，它接受一个现有的数字向量并将每个元素强制转换为一个整数。这是一个很小的区别，所以很容易错过。这是您实施了修复的代码：

技术上正确的答案

iris1 <- iris %>%
  mutate_at(vars(Petal.Length), as.integer) # note the AS.INTERGER()

您可能有兴趣知道mutate_at() 已被更现代的mutate(across(...))) 方法所取代。根据您的目标，您可能更喜欢使用dplyr 解决此问题的更现代的方法：

iris2 <- iris %>% 
  mutate(across(
    .cols = matches('Petal.Length'),
    .fns = ~ as.integer(.x)))

提醒一下，将某些内容强制转换为整数会丢弃任何十进制值，这基本上就像向下舍入每个值到最接近的（较低的）整数。您可能希望先对数字进行四舍五入，然后将它们强制转换为整数格式，具体取决于此代码的其他目标。

iris1 <- iris %>%
  mutate_at(vars(Petal.Length), ~ as.integer(round(.x)))

或

iris2 <- iris %>% 
  mutate(across(
    .cols = matches('Petal.Length'),
    .fns = ~ round(as.integer(.x))))

【讨论】：

感谢您提供如此出色而详细的答案。建议的解决方案完美运行。我是 tidyverse 工作流程的新手，所以对新的 mutate 选项的解释也很有帮助。
可能值得一提的是cross()可以和where()结合，对数据进行子集化，进入函数，如iris %>% mutate(across(where(is.numeric), ~ as.integer(round(.x))))
谢谢！我很高兴有机会提供帮助。如果您觉得答案满足您的需求，也可以随意选择它作为解决方案（当然没有压力）。