我有一个包含很多列的小标题。我不想一一改变。假设表格如下所示：
df <- tibble(
x = c(1,0,1,1,'a'),
y = c('A', 'B', 1, 'D', 'A'),
z = c(1/3, 4, 5/7, 100, 3)
)
我想根据其他 tibble 中的值转换它们的列类型：
df_map <- tibble(
col = c('x','y','z'),
col_type = c('integer', 'string', 'float')
)
什么是最合适的解决方案？
【问题讨论】：
type.convert(df)
标签： r dataframe type-conversion tibble
尝试以下方法：
library(purrr)
map2_dfc(df, df_map$col_type, type.convert, as.is = T)
此代码假定 df_map$col 与 names(df) 的顺序相同（感谢 @Moody_Mudskipper 指出这一点）。
正如@NelsonGon 所指出的，R 中合适的数据类型是“整数”、“字符”和“双精度”。
编辑以包含布尔变量的先前修改，如评论中所要求的：
library(tidyverse)
df %>%
mutate_if(~identical(sort(unique(.)), c(1,2)), ~{. - 1}) %>%
map2_dfc(df_map$col_type, type.convert, as.is = T)
【讨论】：
map2_dfc 来自 purrr 包，您可以只加载它而不是加载为 tidyverse 的所有内容
dplyr::mutate_if(df, ~identical(sort(unique(.)), c(1,2)), ~{. - 1})
df_map$col 未使用，因此假定df 的列按df_map$col 排序
df_map$col 与names(df) 的顺序相同时才能正常工作。我将进行编辑以反映这一点
我会使用包readr 来完成这样的任务，它是tidyverse 的一部分
suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse))
# rework your col types to be compatible with ?readr::cols
df_map$col_type <- recode(df_map$col_type, integer = "i", float = "d" , string = "c")
# make a vector out of df_map
vec_map <- deframe(df_map)
vec_map
#> x y z
#> "i" "c" "d"
# convert according to your specs
type_convert(df,exec(cols, !!!vec_map))
#> Warning in type_convert_col(char_cols[[i]], specs$cols[[i]],
#> which(is_character)[i], : [4, 1]: expected an integer, but got 'a'
#> # A tibble: 5 x 3
#> x y z
#> <int> <chr> <dbl>
#> 1 1 A 0.333
#> 2 0 B 4
#> 3 1 1 0.714
#> 4 1 D 100
#> 5 NA A 3
【讨论】：