爲什麼R在將NA值預先賦予具有因子的數據幀時更改變量類型？

當使用兩個data.frames的rbind和NA值時，我強制使用可變類型R的方式有問題。我說明的例子：爲什麼R在將NA值預先賦予具有因子的數據幀時更改變量類型？

x<-factor(sample(1:3,10,T)) 
y<-rnorm(10) 
dat<-data.frame(x,y) 
NAs<-data.frame(matrix(NA,ncol=ncol(dat),nrow=nrow(dat))) 
colnames(NAs)<-colnames(dat)

現在的目標是追加dat和NAs，同時保持變量類型factor和x和ynumeric。當我給：

dat_forward<-rbind(dat,NAs) 
is.factor(dat_forward$x)

這工作正常。然而，使用rbind向後方向失敗：

dat_backward<-rbind(NAs,dat) 
is.factor(dat_backward$x) 
is.character(dat_backward$x)

現在x被強制轉換爲字符的水平。我很困惑 - 即使我使用其他綁定順序，它也不能保持因子類型嗎？爲了實現我的目標，我的代碼會發生什麼直接變化？

來源

2014-02-28 tomka

從'rbind.data.frame'：「那麼它需要的列的類都是從第一個數據幀。 ..「。這就是爲什麼你在調用'rbind'時看到訂單問題。 – josliber

@josilber謝謝，有沒有一個簡單的解決我的問題？ – tomka

將「NAs」的第一列轉換爲因子？ –

下面是一個相當簡單的方法來獲得正確的列類別：

x <- rbind(dat[1,], NAs, dat)[-1,] 
str(x) 
# $ x: Factor w/ 3 levels "1","2","3": NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... 
# $ y: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...

更一般地，如果你真的需要這通常，你可以創建一個rbind樣函數，它指示其列班你想強迫所有的data.frame一個額外的參數其他列：

myrbind <- function(x, ..., template=x) { 
    do.call(rbind, c(list(template[1,]), list(x), list(...)))[-1,] 
} 

str(myrbind(NAs, dat, template=dat)) 
# 'data.frame': 20 obs. of 2 variables: 
# $ x: Factor w/ 3 levels "1","2","3": NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... 
# $ y: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... 

## If no 'template' argument is supplied, myrbind acts just like rbind  
str(myrbind(dat, NAs)) 
# 'data.frame': 20 obs. of 2 variables: 
# $ x: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 3 3 3 3 2 3 1 1 3 2 ... 
# $ y: num 0.303 1.77 -1.38 1.731 0.033 ...

來源

2014-02-28 16:40:20

謝謝，這是一個簡單的解決方案和一個不錯的功能。 – tomka

從?rbind.data.frame，我們讀到：「然後它從第一個數據幀中取出列的類......」。這就是您撥打rbind時看到訂單問題的原因。

要使用的dat_backward排序得到的變量類的dat_forward，你可以只構建dat_forward和重新排序列：

dat_new = rbind(dat, NAs)[c((nrow(dat)+1):(nrow(dat)+nrow(NAs)), 1:nrow(dat)),] 
str(dat_new) 
# 'data.frame': 20 obs. of 2 variables: 
# $ x: Factor w/ 3 levels "1","2","3": NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... 
# $ y: num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...

來源

2014-02-28 16:35:31 josliber

同樣，你可以只轉換列NAs到factor

NAs$x<-factor(NAs$x) 
dat_backward<-rbind(NAs,dat) 
is.factor(dat_backward$x) # TRUE 
is.character(dat_backward$x) # FALSE

來源

2014-02-28 16:38:45 nograpes

一種方法是使用正確的列數據類型創建NAs。這可以與

num.rows <- 30 
NAs <- dat[NA,][1:num.rows,]

來源

2014-02-28 16:43:31

data.frame需要，可以輕鬆地與

NAs <- dat[NA,]

您也可以讓儘可能多的行做做了很多的事情不正確時rbind「荷蘭國際集團不同類型的合作，並且涉及特別是當因素。開始使用data.table（1.8.11+）來代替，你不會有這些問題：

library(data.table) 
dt1 = data.table(dat) 
dt2 = data.table(NAs) 

sapply(rbind(dt1, dt2), class) 
#  x   y 
# "factor" "numeric" 
sapply(rbind(dt2, dt1), class) 
#  x   y 
# "factor" "numeric"

來源

2014-02-28 16:51:13 eddi

爲什麼R在將NA值預先賦予具有因子的數據幀時更改變量類型？

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