Question

我有一个包含几个变量的数据集，这些变量是列表（var_1和var_2）。我的目标是将这些变量转换为因子变量。

数据集如下：

var_1    |   var_2
Value_1  |   Value_A
Value_2  |   Value_C
Value_3  |   Value_A
Value_43 |   Value_Z
Value_3  |   Value_A
Value_24 |   Value_Y

这是我使用typeof（）函数所拥有的：

typeof(mydataset$var_1)
[1] "list"

typeof(mydataset$var_2)
[1] "list"

这是我通过str（）函数得到的结果

str(mydataset)
Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  83 obs. of  6 variables:
$ var_1 :List of 83
..$ : chr "Value_1"
..$ : chr "Value_2"
..$ : chr "Value_3"
..$ : chr "Value_43"
..$ : chr "Value_3"
..$ : chr "Value_24"
 etc...
$ var_2 :List of 83
..$ : chr "Value_A"
..$ : chr "Value_C"
..$ : chr "Value_A"
..$ : chr "Value_Z"
..$ : chr "Value_A"
..$ : chr "Value_Y"
 etc...

如何将这些变量转换为因子变量？

Answer 1

使用unlist：

DT <- data.table(x = list("a", "b"), y = list("c", "d"))
DT[, names(DT) := lapply(.SD, function(l) factor(unlist(l)))]
str(DT)
#Classes ‘data.table’ and 'data.frame': 2 obs. of  2 variables:
#  $ x: Factor w/ 2 levels "a","b": 1 2
#  $ y: Factor w/ 2 levels "c","d": 1 2
#- attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

Answer 2

我们使用mutate_all将函数应用于每个列，在其中使用map作为列本身是list元素。尚不清楚该结构是否应保持不变。如果是的话，则使用map和as.factor

library(tidyverse)
mydataset %>%
          mutate_all(funs(map(., as.factor)))

如果我们需要将其保留为普通列，请unlist并转换为factor

mydataset %>% 
         mutate_all(funs(factor(unlist(.))))

此外，从str开始，它是data.table，因此使用data.table方法

out <- mydataset[, lapply(.SD, function(x) lapply(x, factor))]
str(out)
#Classes ‘data.table’ and 'data.frame': 2 obs. of  2 variables:
# $ var_1:List of 2
#  ..$ : Factor w/ 1 level "Value_1": 1
#  ..$ : Factor w/ 1 level "Value_2": 1
# $ var_2:List of 2
#  ..$ : Factor w/ 1 level "Value_A": 1
#  ..$ : Factor w/ 1 level "Value_B": 1

数据

mydataset <- data.table(var_1 = list("Value_1", "Value_2"), 
       var_2 = list("Value_A", "Value_B"))

Answer 3

尝试一下：

mydataset[[1]] <- lapply(mydataset[[1]], as.factor)

将数据集中的列表变量转换为因子

3 个答案:

数据