Подтвердить что ты не робот

Преобразование всех столбцов символов фрейма данных в факторы

Учитывая (ранее существовавший) кадр данных, который имеет столбцы различных типов, какой самый простой способ преобразовать все столбцы символов в факторы, не затрагивая никаких столбцов других типов?

Вот пример data.frame:

df <- data.frame(A = factor(LETTERS[1:5]),
                 B = 1:5, C = as.logical(c(1, 1, 0, 0, 1)),
                 D = letters[1:5],
                 E = paste(LETTERS[1:5], letters[1:5]),
                 stringsAsFactors = FALSE)
df
#   A B     C D   E
# 1 A 1  TRUE a A a
# 2 B 2  TRUE b B b
# 3 C 3 FALSE c C c
# 4 D 4 FALSE d D d
# 5 E 5  TRUE e E e
str(df)
# 'data.frame':  5 obs. of  5 variables:
#  $ A: Factor w/ 5 levels "A","B","C","D",..: 1 2 3 4 5
#  $ B: int  1 2 3 4 5
#  $ C: logi  TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE
#  $ D: chr  "a" "b" "c" "d" ...
#  $ E: chr  "A a" "B b" "C c" "D d" ...

Я знаю, что могу:

df$D <- as.factor(df$D)
df$E <- as.factor(df$E)

Есть ли способ автоматизировать этот процесс немного больше?

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

DF <- data.frame(x=letters[1:5], y=1:5, stringsAsFactors=FALSE)

str(DF)
#'data.frame':  5 obs. of  2 variables:
# $ x: chr  "a" "b" "c" "d" ...
# $ y: int  1 2 3 4 5

(досадный) по умолчанию as.data.frame - превратить все столбцы символов в столбцы факторов. Вы можете использовать это здесь:

DF <- as.data.frame(unclass(DF))
str(DF)
#'data.frame':  5 obs. of  2 variables:
# $ x: Factor w/ 5 levels "a","b","c","d",..: 1 2 3 4 5
# $ y: int  1 2 3 4 5

Ответ 2

Ответ Roland отлично подходит для этой конкретной проблемы, но я думал, что разделю более обобщенный подход.

DF <- data.frame(x = letters[1:5], y = 1:5, z = LETTERS[1:5], 
                 stringsAsFactors=FALSE)
str(DF)
# 'data.frame':  5 obs. of  3 variables:
#  $ x: chr  "a" "b" "c" "d" ...
#  $ y: int  1 2 3 4 5
#  $ z: chr  "A" "B" "C" "D" ...

## The conversion
DF[sapply(DF, is.character)] <- lapply(DF[sapply(DF, is.character)], 
                                       as.factor)
str(DF)
# 'data.frame':  5 obs. of  3 variables:
#  $ x: Factor w/ 5 levels "a","b","c","d",..: 1 2 3 4 5
#  $ y: int  1 2 3 4 5
#  $ z: Factor w/ 5 levels "A","B","C","D",..: 1 2 3 4 5

Для преобразования левая сторона назначения (DF[sapply(DF, is.character)]) подмножает столбцы, которые являются символами. В правой части для этого подмножества вы используете lapply для выполнения любого преобразования, которое вам нужно сделать. R достаточно умен, чтобы заменить исходные столбцы на результаты.

Полезная вещь об этом - если вы хотите пойти другим путем или сделать другие преобразования, это так же просто, как изменить то, что вы ищете слева, и указать, что вы хотите изменить с правой стороны.

Ответ 3

Поскольку @Raf Z прокомментировал этот question, dplyr теперь имеет mutate_if. Супер полезно, просто и легко читается.

> str(df)
'data.frame':   5 obs. of  5 variables:
 $ A: Factor w/ 5 levels "A","B","C","D",..: 1 2 3 4 5
 $ B: int  1 2 3 4 5
 $ C: logi  TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE
 $ D: chr  "a" "b" "c" "d" ...
 $ E: chr  "A a" "B b" "C c" "D d" ...

> df <- df %>% mutate_if(is.character,as.factor)

> str(df)
'data.frame':   5 obs. of  5 variables:
 $ A: Factor w/ 5 levels "A","B","C","D",..: 1 2 3 4 5
 $ B: int  1 2 3 4 5
 $ C: logi  TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE
 $ D: Factor w/ 5 levels "a","b","c","d",..: 1 2 3 4 5
 $ E: Factor w/ 5 levels "A a","B b","C c",..: 1 2 3 4 5

Ответ 4

Я использовал простой цикл for. Как ответ @A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1, lapply - приятное решение. Но если вы преобразуете все столбцы, вам понадобится data.frame раньше, иначе вы получите list. Небольшие различия времени выполнения.

 mm2N=mm2New[,10:18]
 str(mm2N)
'data.frame':   35487 obs. of  9 variables:
 $ bb    : int  4 6 2 3 3 2 5 2 1 2 ...
 $ vabb  : int  -3 -3 -2 -2 -3 -1 0 0 3 3 ...
 $ bb55  : int  7 6 3 4 4 4 9 2 5 4 ...
 $ vabb55: int  -3 -1 0 -1 -2 -2 -3 0 -1 3 ...
 $ zr    : num  0 -2 -1 1 -1 -1 -1 1 1 0 ...
 $ z55r  : num  -2 -2 0 1 -2 -2 -2 1 -1 1 ...
 $ fechar: num  0 -1 1 0 1 1 0 0 1 0 ...
 $ varr  : num  3 3 1 1 1 1 4 1 1 3 ...
 $ minmax: int  3 0 4 6 6 6 0 6 6 1 ...

 # For solution
 t1=Sys.time()
 for(i in 1:ncol(mm2N)) mm2N[,i]=as.factor(mm2N[,i])
 Sys.time()-t1
Time difference of 0.2020121 secs
 str(mm2N)
'data.frame':   35487 obs. of  9 variables:
 $ bb    : Factor w/ 6 levels "1","2","3","4",..: 4 6 2 3 3 2 5 2 1 2 ...
 $ vabb  : Factor w/ 7 levels "-3","-2","-1",..: 1 1 2 2 1 3 4 4 7 7 ...
 $ bb55  : Factor w/ 8 levels "2","3","4","5",..: 6 5 2 3 3 3 8 1 4 3 ...
 $ vabb55: Factor w/ 7 levels "-3","-2","-1",..: 1 3 4 3 2 2 1 4 3 7 ...
 $ zr    : Factor w/ 5 levels "-2","-1","0",..: 3 1 2 4 2 2 2 4 4 3 ...
 $ z55r  : Factor w/ 5 levels "-2","-1","0",..: 1 1 3 4 1 1 1 4 2 4 ...
 $ fechar: Factor w/ 3 levels "-1","0","1": 2 1 3 2 3 3 2 2 3 2 ...
 $ varr  : Factor w/ 5 levels "1","2","3","4",..: 3 3 1 1 1 1 4 1 1 3 ...
 $ minmax: Factor w/ 7 levels "0","1","2","3",..: 4 1 5 7 7 7 1 7 7 2 ...

 #lapply solution
 mm2N=mm2New[,10:18]
 t1=Sys.time()
 mm2N <- lapply(mm2N, as.factor)
 Sys.time()-t1
Time difference of 0.209012 secs
 str(mm2N)
List of 9
 $ bb    : Factor w/ 6 levels "1","2","3","4",..: 4 6 2 3 3 2 5 2 1 2 ...
 $ vabb  : Factor w/ 7 levels "-3","-2","-1",..: 1 1 2 2 1 3 4 4 7 7 ...
 $ bb55  : Factor w/ 8 levels "2","3","4","5",..: 6 5 2 3 3 3 8 1 4 3 ...
 $ vabb55: Factor w/ 7 levels "-3","-2","-1",..: 1 3 4 3 2 2 1 4 3 7 ...
 $ zr    : Factor w/ 5 levels "-2","-1","0",..: 3 1 2 4 2 2 2 4 4 3 ...
 $ z55r  : Factor w/ 5 levels "-2","-1","0",..: 1 1 3 4 1 1 1 4 2 4 ...
 $ fechar: Factor w/ 3 levels "-1","0","1": 2 1 3 2 3 3 2 2 3 2 ...
 $ varr  : Factor w/ 5 levels "1","2","3","4",..: 3 3 1 1 1 1 4 1 1 3 ...
 $ minmax: Factor w/ 7 levels "0","1","2","3",..: 4 1 5 7 7 7 1 7 7 2 ...

 #data.frame lapply solution
 mm2N=mm2New[,10:18]
 t1=Sys.time()
 mm2N <- data.frame(lapply(mm2N, as.factor))
 Sys.time()-t1
Time difference of 0.2010119 secs
 str(mm2N)
'data.frame':   35487 obs. of  9 variables:
 $ bb    : Factor w/ 6 levels "1","2","3","4",..: 4 6 2 3 3 2 5 2 1 2 ...
 $ vabb  : Factor w/ 7 levels "-3","-2","-1",..: 1 1 2 2 1 3 4 4 7 7 ...
 $ bb55  : Factor w/ 8 levels "2","3","4","5",..: 6 5 2 3 3 3 8 1 4 3 ...
 $ vabb55: Factor w/ 7 levels "-3","-2","-1",..: 1 3 4 3 2 2 1 4 3 7 ...
 $ zr    : Factor w/ 5 levels "-2","-1","0",..: 3 1 2 4 2 2 2 4 4 3 ...
 $ z55r  : Factor w/ 5 levels "-2","-1","0",..: 1 1 3 4 1 1 1 4 2 4 ...
 $ fechar: Factor w/ 3 levels "-1","0","1": 2 1 3 2 3 3 2 2 3 2 ...
 $ varr  : Factor w/ 5 levels "1","2","3","4",..: 3 3 1 1 1 1 4 1 1 3 ...
 $ minmax: Factor w/ 7 levels "0","1","2","3",..: 4 1 5 7 7 7 1 7 7 2 ...

Ответ 5

Самый простой способ - использовать приведенный ниже код. Это автоматизировало бы весь процесс преобразования всех переменных в качестве факторов в dataframe в R., он отлично работал у меня. food_cat - это набор данных, который я использую. Измените его на тот, над которым вы работаете.

    for(i in 1:ncol(food_cat)){

food_cat[,i] <- as.factor(food_cat[,i])

}