data.frame-Spalten von Faktoren in Zeichen umwandeln

Question

Ich habe einen Datenrahmen. Nennen wir ihn 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-

Ich möchte die Zeilen dieses Datenrahmens verketten (dies wird eine weitere Frage sein). Aber sehen Sie:

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

Bob Spalten sind Faktoren. Also, zum Beispiel

> 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)"

Ich verstehe das nicht ganz, aber ich vermute, dass es sich um Indizes für die Ebenen der Faktoren der Säulen (des Hofes von König Caractacus) von bob ? Nicht das, was ich brauche.

Seltsamerweise kann ich durch die Spalten von bob von Hand, und tun

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

was gut funktioniert. Und nach einiger Tipparbeit kann ich einen data.frame erhalten, dessen Spalten Zeichen und nicht Faktoren sind. Meine Frage lautet also: Wie kann ich dies automatisch tun? Wie kann ich einen data.frame mit Faktorenspalten in einen data.frame mit Zeichenspalten umwandeln, ohne jede Spalte manuell durchgehen zu müssen?

Zusatzfrage: Warum funktioniert der manuelle Ansatz?

Answer 1

Wenn Sie Folgendes verwenden würden data.table Paket für die Operationen auf data.frame, dann ist das Problem nicht vorhanden.

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

Wenn Sie bereits Faktorspalten in Ihrem Datensatz haben und diese in Zeichen umwandeln möchten, können Sie wie folgt vorgehen.

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"

Answer 2

Neue Funktion "across" wurde in dplyr eingeführt Version 1.0.0 . Die neue Funktion wird die "scoped" Variablen (_if, _at, _all) ersetzen. Hier ist die offizielle Dokumentation

library(dplyr)
bob <- bob %>% 
       mutate(across(where(is.factor), as.character))

Answer 3

Das funktioniert bei mir - ich habe endlich einen One-Liner gefunden

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

Answer 4

Sie sollten Folgendes verwenden convert en hablar was eine lesbare Syntax ergibt, die mit tidyverse Rohre:

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))

die Sie erhalten:

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

Answer 5

Mit dem dplyr -Paket geladen verwenden

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

wenn Sie nur die phenotype -Spalte speziell.