R - 從字符串獲取數據幀的列

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我想創建一個函數，允許在運行迴歸分析之前將數據框的選定列轉換爲分類數據類型（因子）。R - 從字符串獲取數據幀的列

問題是如何使用字符串（字符）從數據框中切出特定列。

例子：

strColumnNames <- "Admit,Rank" 
    strDelimiter <- "," 
    strSplittedColumnNames <- strsplit(strColumnNames, strDelimiter) 
    for(strColName in strSplittedColumnNames[[1]]){ 
    dfData$as.name(strColName) <- factor(dfData$get(strColName)) 
    }

嘗試：

dfData$as.name() 
dfData$get(as.name()) 
dfData$get()

錯誤消息：錯誤：試圖將非功能

任何幫助將不勝感激！謝謝！！！

來源

2016-09-17 AiRiFiEd

我不知道打勾並感謝您的指導。看起來tick對用戶來說非常重要 - 在這裏很可怕。 – AiRiFiEd

您需要更改

dfData$as.name(strColName) <- factor(dfData$get(strColName))

到

dfData[[strColName]] <- factor(dfData[[strColName]])

您可以爲更多的閱讀?"[["。

就你而言，列名是編程生成的，[[]]是唯一的出路。也許這個例子就足以明確說明的$問題：

dat <- data.frame(x = 1:5, y = 2:6) 
z <- "x" 

dat$z 
# [1] NULL 

dat[[z]] 
# [1] 1 2 3 4 5

至於其他的答案

apply肯定是不行的，因爲你申請的功能是as.factor或factor。 apply總是在一個矩陣上工作（如果你給它一個數據幀，它會先將它轉換成一個矩陣）並返回一個矩陣，而矩陣中不能有因子數據類。考慮這個例子：

x <- data.frame(x1 = letters[1:4], x2 = LETTERS[1:4], x3 = 1:4, stringsAsFactors = FALSE) 
x[, 1:2] <- apply(x[, 1:2], 2, as.factor) 

str(x) 
#'data.frame': 4 obs. of 3 variables: 
# $ x1: chr "a" "b" "c" "d" 
# $ x2: chr "A" "B" "C" "D" 
# $ x3: int 1 2 3 4

注意，你仍然有字符變量而不是因子。正如我所說的，我們必須使用lapply：

x[1:2] <- lapply(x[1:2], as.factor) 

str(x) 
#'data.frame': 4 obs. of 3 variables: 
# $ x1: Factor w/ 4 levels "a","b","c","d": 1 2 3 4 
# $ x2: Factor w/ 4 levels "A","B","C","D": 1 2 3 4 
# $ x3: int 1 2 3 4

現在我們看到的因子類x1和x2。

對數據幀使用apply從來就不是一個好主意。如果閱讀的apply源代碼：

dl <- length(dim(X)) 
    if (is.object(X)) 
    X <- if (dl == 2L) 
     as.matrix(X) 
    else as.array(X)

你看到的數據幀（其具有2維）將被裹挾第一至矩陣。這非常慢。如果您的數據框列有多個不同的類，則生成的矩陣將只有1個類。誰知道這種強制的結果會是什麼。

然而apply寫R中沒有C，用普通for循環：

for (i in 1L:d2) { 
     tmp <- forceAndCall(1, FUN, newX[, i], ...) 
     if (!is.null(tmp)) 
      ans[[i]] <- tmp

所以它只不過是一個明確的for循環你寫你自己更好。

來源

2016-09-17 06:36:42

我會用不同的方法。

創建要改變的因素列名的載體：

factorCols <- c("Admit", "Rank")

通過索引然後提取這些列：

myCols <- which(names(dfData) %in% factorCols)

最後，使用適用於這些列改爲因素：

dfData[,myCols] <- lapply(dfData[,myCols],as.factor)

來源

2016-09-17 09:56:44 greghk

嘿greghk，這個方法的選擇背後有沒有什麼原因與哲源提出的？謝謝！ – AiRiFiEd

@ZheyuanLi你是對的，lapply對於未來的重現性會更好。我的觀點是，通過使用* apply函數而不是for循環，可以使代碼更加簡潔易懂 – greghk

@ZheyuanLi我已經編輯以反映您對lapply的要求 – greghk

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