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data.tableの列クラスを変換します

Data.tableの使用に問題があります：列クラスを変換するにはどうすればよいですか？以下に簡単な例を示します。data.frameでは変換に問題はありませんが、data.tableでは方法がわかりません。

df <- data.frame(ID=c(rep("A", 5), rep("B",5)), Quarter=c(1:5, 1:5), value=rnorm(10))
#One way: http://stackoverflow.com/questions/2851015/r-convert-data-frame-columns-from-factors-to-characters
df <- data.frame(lapply(df, as.character), stringsAsFactors=FALSE)
#Another way
df[, "value"] <- as.numeric(df[, "value"])

library(data.table)
dt <- data.table(ID=c(rep("A", 5), rep("B",5)), Quarter=c(1:5, 1:5), value=rnorm(10))
dt <- data.table(lapply(dt, as.character), stringsAsFactors=FALSE) 
#Error in rep("", ncol(xi)) : invalid 'times' argument
#Produces error, does data.table not have the option stringsAsFactors?
dt[, "ID", with=FALSE] <- as.character(dt[, "ID", with=FALSE]) 
#Produces error: Error in `[<-.data.table`(`*tmp*`, , "ID", with = FALSE, value = "c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2)") : 
#unused argument(s) (with = FALSE)

ここで明らかな何かを見逃していますか？

Matthewの投稿による更新：以前は古いバージョンを使用していましたが、1.6.6（現在使用しているバージョン）に更新した後でもエラーが発生します。

更新2：クラス「ファクター」のすべての列を「文字」列に変換したいとしますが、どの列がどのクラスのものかを事前に知りません。 data.frameを使用すると、次のことができます。

classes <- as.character(sapply(df, class))
colClasses <- which(classes=="factor")
df[, colClasses] <- sapply(df[, colClasses], as.character)

Data.tableで同様のことができますか？

アップデート3：

sessionInfo（）Rバージョン2.13.1（2011-07-08）プラットフォーム：x86_64-pc-mingw32/x64（64ビット）

locale:
[1] C

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] data.table_1.6.6

loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_2.13.1
rdata.table
111
Christoph_J

単一の列の場合：

dtnew <- dt[, Quarter:=as.character(Quarter)]
str(dtnew)

Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  10 obs. of  3 variables:
 $ ID     : Factor w/ 2 levels "A","B": 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
 $ Quarter: chr  "1" "2" "3" "4" ...
 $ value  : num  -0.838 0.146 -1.059 -1.197 0.282 ...

lapplyおよびas.characterの使用：

dtnew <- dt[, lapply(.SD, as.character), by=ID]
str(dtnew)

Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  10 obs. of  3 variables:
 $ ID     : Factor w/ 2 levels "A","B": 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
 $ Quarter: chr  "1" "2" "3" "4" ...
 $ value  : chr  "1.487145280568" "-0.827845218358881" "0.028977182770002" "1.35392750102305" ...
92
Andrie

これを試して

DT <- data.table(X1 = c("a", "b"), X2 = c(1,2), X3 = c("hello", "you"))
changeCols <- colnames(DT)[which(as.vector(DT[,lapply(.SD, class)]) == "character")]

DT[,(changeCols):= lapply(.SD, as.factor), .SDcols = changeCols]
43
Nera

Geneoramaの答え（- https://stackoverflow.com/a/20808945/424178 ）へのMatt Dowleのコメントを上げて、より明確にする（推奨）。

for (col in names_factors) 
  set(dt, j=col, value=as.factor(dt[[col]]))

また、Mattの別のコメントで、詳細については https://stackoverflow.com/a/33000778/424178 を参照してください。

4
JWilliman

これは悪い方法です！この答えは、他の奇妙な問題を解決する場合にのみ残します。これらのより良いメソッドは、おそらく部分的には新しいdata.tableバージョンの結果です...したがって、この難しい方法を文書化する価値はあります。さらに、これはevalsubstitute構文のニース構文例です。

library(data.table)
dt <- data.table(ID = c(rep("A", 5), rep("B",5)), 
                 fac1 = c(1:5, 1:5), 
                 fac2 = c(1:5, 1:5) * 2, 
                 val1 = rnorm(10),
                 val2 = rnorm(10))

names_factors = c('fac1', 'fac2')
names_values = c('val1', 'val2')

for (col in names_factors){
  e = substitute(X := as.factor(X), list(X = as.symbol(col)))
  dt[ , eval(e)]
}
for (col in names_values){
  e = substitute(X := as.numeric(X), list(X = as.symbol(col)))
  dt[ , eval(e)]
}

str(dt)

あなたに与える

Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  10 obs. of  5 variables:
 $ ID  : chr  "A" "A" "A" "A" ...
 $ fac1: Factor w/ 5 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
 $ fac2: Factor w/ 5 levels "2","4","6","8",..: 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
 $ val1: num  0.0459 2.0113 0.5186 -0.8348 -0.2185 ...
 $ val2: num  -0.0688 0.6544 0.267 -0.1322 -0.4893 ...
 - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>
2
geneorama

このことを行うためのより一般的で安全な方法を提供しますが、

".." <- function (x) 
{
  stopifnot(inherits(x, "character"))
  stopifnot(length(x) == 1)
  get(x, parent.frame(4))
}


set_colclass <- function(x, class){
  stopifnot(all(class %in% c("integer", "numeric", "double","factor","character")))
  for(i in intersect(names(class), names(x))){
    f <- get(paste0("as.", class[i]))
    x[, (..("i")):=..("f")(get(..("i")))]
  }
  invisible(x)
}

関数..は、data.tableのスコープ外の変数を確実に取得します。 set_colclassは、colsのクラスを設定します。次のように使用できます。

dt <- data.table(i=1:3,f=3:1)
set_colclass(dt, c(i="character"))
class(dt$i)
0
liqg3

いくつかのアプローチを試しました。

# BY {dplyr}
data.table(ID      = c(rep("A", 5), rep("B",5)), 
           Quarter = c(1:5, 1:5), 
           value   = rnorm(10)) -> df1
df1 %<>% dplyr::mutate(ID      = as.factor(ID),
                       Quarter = as.character(Quarter))
# check classes
dplyr::glimpse(df1)
# Observations: 10
# Variables: 3
# $ ID      (fctr) A, A, A, A, A, B, B, B, B, B
# $ Quarter (chr) "1", "2", "3", "4", "5", "1", "2", "3", "4", "5"
# $ value   (dbl) -0.07676732, 0.25376110, 2.47192852, 0.84929175, -0.13567312,  -0.94224435, 0.80213218, -0.89652819...

、 もしくはそうでないか

# from list to data.table using data.table::setDT
list(ID      = as.factor(c(rep("A", 5), rep("B",5))), 
     Quarter = as.character(c(1:5, 1:5)), 
     value   = rnorm(10)) %>% setDT(list.df) -> df2
class(df2)
# [1] "data.table" "data.frame"
0
uribo