Конвертировать столбцы data.frame из факторов в символы

У меня есть фрейм данных. Давайте позвоним ему bob:

> head(bob)
                 phenotype                         exclusion
GSM399350 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399351 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399352 3- 4- 8- 25- 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399353 3- 4- 8- 25+ 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399354 3- 4- 8- 25+ 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-
GSM399355 3- 4- 8- 25+ 44+ 11b- 11c- 19- NK1.1- Gr1- TER119-

Я хотел бы объединить строки этого фрейма данных (это будет другой вопрос). Но посмотрите:

> class(bob$phenotype)
[1] "factor"

BobСтолбцы являются факторами. Так, например:

> as.character(head(bob))
[1] "c(3, 3, 3, 6, 6, 6)"       "c(3, 3, 3, 3, 3, 3)"      
[3] "c(29, 29, 29, 30, 30, 30)"

Я не начинаю понимать это, но я предполагаю, что это индексы в уровнях факторов колонн (двора царя каратакуса) bob? Не то, что мне нужно.

Странно, я могу пройти через столбцы bobвручную, и сделать

bob$phenotype <- as.character(bob$phenotype)

который отлично работает И после некоторого набора я могу получить data.frame, столбцы которого являются символами, а не факторами. Итак, мой вопрос: как я могу сделать это автоматически? Как преобразовать data.frame с факторными столбцами в data.frame с символьными столбцами без необходимости вручную проходить через каждый столбец?

Бонусный вопрос: почему ручной подход работает?

Просто следую за Мэттом и Дирком. Если вы хотите воссоздать существующий фрейм данных без изменения глобального параметра, вы можете воссоздать его с помощью оператора apply:

bob <- data.frame(lapply(bob, as.character), stringsAsFactors=FALSE)

Это преобразует все переменные в класс «персонаж», если вы хотите преобразовать только факторы, см . Решение Марека ниже .

Как отмечает @hadley, следующее является более лаконичным.

bob[] <- lapply(bob, as.character)

В обоих случаях lapplyвыводит список; однако, благодаря магическим свойствам R, использование []во втором случае сохраняет класс data.frame bobобъекта, тем самым устраняя необходимость преобразования обратно в data.frame as.data.frameс использованием аргумента stringsAsFactors = FALSE.

Заменить только факторы:

i <- sapply(bob, is.factor)
bob[i] <- lapply(bob[i], as.character)

В пакете dplyr в версии 0.5.0 mutate_ifбыла введена новая функция :

library(dplyr)
bob %>% mutate_if(is.factor, as.character) -> bob

Пакетное мурлыканье от RStudio дает еще одну альтернативу:

library(purrr)
library(dplyr)
bob %>% map_if(is.factor, as.character) %>% as_tibble -> bob

Глобальный вариант

stringsAsFactors: настройка по умолчанию для аргументов data.frame и read.table.

может быть что-то, что вы хотите установить FALSEв ваших файлах запуска (например, ~ / .Rprofile). Пожалуйста, смотрите help(options).

Если вы понимаете, как хранятся факторы, вы можете избежать использования основанных на применении функций для этого. Что вовсе не означает, что применяемые решения не работают хорошо.

Факторы структурированы как числовые индексы, привязанные к списку «уровней». Это можно увидеть, если вы преобразуете коэффициент в число. Так:

> fact <- as.factor(c("a","b","a","d")
> fact
[1] a b a d
Levels: a b d

> as.numeric(fact)
[1] 1 2 1 3

Числа, возвращаемые в последней строке, соответствуют уровням фактора.

> levels(fact)
[1] "a" "b" "d"

Обратите внимание, что levels()возвращает массив символов. Вы можете использовать этот факт для простого и компактного преобразования коэффициентов в строки или числа, например:

> fact_character <- levels(fact)[as.numeric(fact)]
> fact_character
[1] "a" "b" "a" "d"

Это также работает для числовых значений, при условии, что вы переносите выражение в as.numeric().

> num_fact <- factor(c(1,2,3,6,5,4))
> num_fact
[1] 1 2 3 6 5 4
Levels: 1 2 3 4 5 6
> num_num <- as.numeric(levels(num_fact)[as.numeric(num_fact)])
> num_num
[1] 1 2 3 6 5 4

Если вам нужен новый фрейм данных, в bobcкотором каждый фактор-вектор bobfпреобразуется в символьный вектор, попробуйте следующее:

bobc <- rapply(bobf, as.character, classes="factor", how="replace")

Если затем вы хотите преобразовать его обратно, вы можете создать логический вектор, столбцы которого являются факторами, и использовать его для выборочного применения коэффициента.

f <- sapply(bobf, class) == "factor"
bobc[,f] <- lapply(bobc[,f], factor)

Я обычно делаю эту функцию отдельно от всех своих проектов. Быстро и просто.

unfactorize <- function(df){
  for(i in which(sapply(df, class) == "factor")) df[[i]] = as.character(df[[i]])
  return(df)
}

Другой способ - конвертировать его с помощью apply.

bob2 <- apply(bob,2,as.character)

И лучше (предыдущий класс «матрица»)

bob2 <- as.data.frame(as.matrix(bob),stringsAsFactors=F)

Обновление: вот пример чего-то, что не работает. Я думал, что будет, но я думаю, что опция stringsAsFactors работает только на символьных строках - она ​​оставляет факторы в покое.

Попробуй это:

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

В общем, всякий раз, когда у вас возникают проблемы с факторами, которые должны быть символами, есть stringsAsFactorsместо, где вам помогут (в том числе глобальные настройки).

Или вы можете попробовать transform:

newbob <- transform(bob, phenotype = as.character(phenotype))

Просто убедитесь, что все факторы, которые вы хотели бы преобразовать в характер.

Или вы можете сделать что-то вроде этого и убить всех вредителей одним ударом:

newbob_char <- as.data.frame(lapply(bob[sapply(bob, is.factor)], as.character), stringsAsFactors = FALSE)
newbob_rest <- bob[!(sapply(bob, is.factor))]
newbob <- cbind(newbob_char, newbob_rest)

Это не очень хорошая идея, чтобы засунуть данные в код, подобный этому, я мог бы выполнить sapplyчасть отдельно (на самом деле, сделать это гораздо проще), но вы понимаете, что я не проверял код, потому что Я не дома, поэтому я надеюсь, что это работает! знак равно

Этот подход, однако, имеет недостаток ... вы должны реорганизовать столбцы впоследствии, в то время как transformвы можете делать все что угодно, но за счет "написания кода в стиле пешехода" ...

Так что есть ... =)

В начале вашего фрейма данных включите, stringsAsFactors = FALSEчтобы игнорировать все недоразумения.

Если бы вы использовали data.tablepackage для операций над data.frame, то проблемы нет.

library(data.table)
dt = data.table(col1 = c("a","b","c"), col2 = 1:3)
sapply(dt, class)
#       col1        col2 
#"character"   "integer" 

Если в вашем наборе данных уже есть столбцы факторов и вы хотите преобразовать их в символы, вы можете сделать следующее.

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" 

Это работает для меня - я, наконец, понял, один вкладыш

df <- as.data.frame(lapply(df,function (y) if(class(y)=="factor" ) as.character(y) else y),stringsAsFactors=F)

Эта функция делает свое дело

df <- stacomirtools::killfactor(df)

Может быть, более новый вариант?

library("tidyverse")

bob <- bob %>% group_by_if(is.factor, as.character)

Вы должны использовать convertв hablarкотором дает читаемый синтаксис, совместимый с tidyverseканалами:

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))

что дает вам:

  a     b    
  <chr> <chr>
1 1     5    
2 2     6    
3 3     7    
4 4     8   

С dplyrзагруженным пакетом

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

если вы хотите phenotypeконкретно изменить -column.

Это работает, преобразовывая все в символ, а затем из числа в число:

makenumcols<-function(df){
  df<-as.data.frame(df)
  df[] <- lapply(df, as.character)
  cond <- apply(df, 2, function(x) {
    x <- x[!is.na(x)]
    all(suppressWarnings(!is.na(as.numeric(x))))
  })
  numeric_cols <- names(df)[cond]
  df[,numeric_cols] <- sapply(df[,numeric_cols], as.numeric)
  return(df)
}

Адаптировано из: Получить типы столбцов таблицы Excel автоматически