r - 如何在 R 中获取多个向量并重新编码它们的数据类型？

Question

我正在寻找一种优雅的方法来更改 R 中的多个向量的数据类型。

我正在使用一个教育数据集:426 名学生对八个多项选择题的回答(1 = 正确，0 = 不正确)，加上一列指示哪个讲师 (1, 2, or 3) 教授他们的类(class)。

就目前而言，我的数据位于 data.df 中。 ， 像这样:

    str(data.df)
    'data.frame': 426 obs. of  9 variables:
    $ ques01: int  1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 ...
    $ ques02: int  0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
    $ ques03: int  0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 ...
    $ ques04: int  1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
    $ ques05: int  0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 ...
    $ ques06: int  1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 ...
    $ ques07: int  0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 ...
    $ ques08: int  0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 ...
    $ inst  : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

但是那些 ques0x值不是 真的整数。相反，我认为最好让 R 将它们视为实验因素。 “inst”值也是如此。

我很想把所有这些 int s 和 num转入 factors
理想情况下，一个优雅的解决方案应该产生一个数据框——我称之为 factorData.df ——看起来像这样:

    str(factorData.df)
    'data.frame': 426 obs. of  9 variables:
    $ ques01: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 ...
    $ ques02: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
    $ ques03: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 ...
    $ ques04: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
    $ ques05: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 ...
    $ ques06: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 ...
    $ ques07: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 ...
    $ ques08: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 ...
    $ inst  : Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

我相当肯定，无论你们想出什么解决方案，它都应该很容易推广到需要重新分类的任意 n 个变量，并且适用于最常见的转换( int -> factor 和 num -> int ， 例如)。

无论你们生成什么解决方案，它都是 绑定(bind)比我更优雅

因为我当前的笨拙代码只有 9 个单独的 factor()语句，每个变量一个，像这样

因子数据.df$ques01

我是 R、编程和 stackoverflow 的新手。请温柔，并提前感谢您的帮助!

Answer 1

This was also answered in R-Help.

我想有更好的方法可以做到这一点，但这里有两个选择:

# use a sample data set
> str(cars)
'data.frame':   50 obs. of  2 variables:
 $ speed: num  4 4 7 7 8 9 10 10 10 11 ...
 $ dist : num  2 10 4 22 16 10 18 26 34 17 ...
> data.df <- cars 

您可以使用 lapply :

> data.df <- data.frame(lapply(data.df, factor))

或 for陈述:

> for(i in 1:ncol(data.df)) data.df[,i] <- as.factor(data.df[,i])

无论哪种情况，您最终都会得到您想要的:

> str(data.df)
'data.frame':   50 obs. of  2 variables:
 $ speed: Factor w/ 19 levels "4","7","8","9",..: 1 1 2 2 3 4 5 5 5 6 ...
 $ dist : Factor w/ 35 levels "2","4","10","14",..: 1 3 2 9 5 3 7 11 14 6 ...