我想要将一系列因素转换为字符。 （例如'18 -DEC-15'）。正如预期的那样，调用df$dates和unique(df$dates)会产生一组典型的日期/因素。
调用as.character(df$dates)会产生与df$dates相同的列表，从控制台进行目视检查。但是，调用ifelse(TRUE,as.character(df$dates),df$dates)只会产生一个元素 - 一个任意日期。
我不知道为什么在ifelse中包含一个调用会改变底层操作。 Dplyr似乎解决了这个问题，因为调用transmute(df,newvar=as.character(dates))确实产生了正确的列表，这与令人抓狂的简单ifelse（）不同。这似乎是一个支持我以前从未听过的变异的巨大论据。此外，ifelse(FALSE,as.character(df$dates),df$dates)返回一个整数（~130），而不是df$dates中包含的实际因子列表
编辑 - 感谢您提供有用的评论。 rep（T / F，nrow（））正是正确的方法，并解释了为什么第一次测试失败（即它实际上已经通过）。现在的问题是ifelse(rep(TRUE,nrow(df)),as.character(df$dates),df$dates)和ifelse(rep(FALSE,nrow(df)),as.character(df$dates),df$dates)之间的区别。显然，进行修正后，FALSE测试仍然失败。即，它返回一个整数向量，而TRUE测试返回适当的向量（可读日期之一）