여러 열을 한 번에 요인으로 강제 변환

여러 열을 한 번에 요인으로 강제 변환

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다음과 같은 샘플 데이터 프레임이 있습니다.

data <- data.frame(matrix(sample(1:40), 4, 10, dimnames = list(1:4, LETTERS[1:10])))

여러 열을 선택하고 함께 요인으로 변환하는 방법을 알고 싶습니다. 나는 보통 data$A = as.factor(data$A). 그러나 데이터 프레임이 매우 크고 열이 많이 포함 된 경우이 방법은 시간이 많이 걸립니다. 더 나은 방법을 아는 사람이 있습니까?

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요인으로 강제 할 열을 선택하십시오.

cols <- c("A", "C", "D", "H")

lapply()선택한 열을 강제 및 대체하는 데 사용 합니다.

data[cols] <- lapply(data[cols], factor)  ## as.factor() could also be used

결과 확인 :

sapply(data, class)
#        A         B         C         D         E         F         G 
# "factor" "integer"  "factor"  "factor" "integer" "integer" "integer" 
#        H         I         J 
# "factor" "integer" "integer" 

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다음은를 사용하는 옵션 dplyr입니다. 의 %<>%연산자 magrittr는 결과 값으로 lhs 개체 를 업데이트합니다.

library(magrittr)
library(dplyr)
cols <- c("A", "C", "D", "H")

data %<>%
       mutate_each_(funs(factor(.)),cols)
str(data)
#'data.frame':  4 obs. of  10 variables:
# $ A: Factor w/ 4 levels "23","24","26",..: 1 2 3 4
# $ B: int  15 13 39 16
# $ C: Factor w/ 4 levels "3","5","18","37": 2 1 3 4
# $ D: Factor w/ 4 levels "2","6","28","38": 3 1 4 2
# $ E: int  14 4 22 20
# $ F: int  7 19 36 27
# $ G: int  35 40 21 10
# $ H: Factor w/ 4 levels "11","29","32",..: 1 4 3 2
# $ I: int  17 1 9 25
# $ J: int  12 30 8 33

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또는을 data.table사용하는 경우 다음 for과 함께 루프를 사용하십시오.set

setDT(data)
for(j in cols){
  set(data, i=NULL, j=j, value=factor(data[[j]]))
}

또는 'cols'를 .SDcols지정 :=하고 rhs를 'cols'에 할당 ( ) 할 수 있습니다.

setDT(data)[, (cols):= lapply(.SD, factor), .SDcols=cols]

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더 최근의 tidyverse방법은 mutate_at함수 를 사용하는 것입니다.

library(tidyverse)
library(magrittr)
set.seed(88)

data <- data.frame(matrix(sample(1:40), 4, 10, dimnames = list(1:4, LETTERS[1:10])))
cols <- c("A", "C", "D", "H")

data %<>% mutate_at(cols, funs(factor(.)))
str(data)
 $ A: Factor w/ 4 levels "5","17","18",..: 2 1 4 3   
 $ B: int  36 35 2 26
 $ C: Factor w/ 4 levels "22","31","32",..: 1 2 4 3
 $ D: Factor w/ 4 levels "1","9","16","39": 3 4 1 2
 $ E: int  3 14 30 38
 $ F: int  27 15 28 37
 $ G: int  19 11 6 21
 $ H: Factor w/ 4 levels "7","12","20",..: 1 3 4 2
 $ I: int  23 24 13 8
 $ J: int  10 25 4 33

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그리고, 완전성과 관련하여 단지 문자열 열 변경에 대한 요청이 질문에 ,있다 mutate_if:

data <- cbind(stringVar = sample(c("foo","bar"),10,replace=TRUE),
              data.frame(matrix(sample(1:40), 10, 10, dimnames = list(1:10, LETTERS[1:10]))),stringsAsFactors=FALSE)     

factoredData = data %>% mutate_if(is.character,funs(factor(.)))

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mutate_if( dplyr) 를 사용할 수 있습니다 .

예를 들어, 강제 변환 integer의 factor:

mydata=structure(list(a = 1:10, b = 1:10, c = c("a", "a", "b", "b", 
"c", "c", "c", "c", "c", "c")), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

# A tibble: 10 x 3
       a     b c    
   <int> <int> <chr>
 1     1     1 a    
 2     2     2 a    
 3     3     3 b    
 4     4     4 b    
 5     5     5 c    
 6     6     6 c    
 7     7     7 c    
 8     8     8 c    
 9     9     9 c    
10    10    10 c   

기능 사용 :

library(dplyr)

mydata%>%
    mutate_if(is.integer,as.factor)

# A tibble: 10 x 3
       a     b c    
   <fct> <fct> <chr>
 1     1     1 a    
 2     2     2 a    
 3     3     3 b    
 4     4     4 b    
 5     5     5 c    
 6     6     6 c    
 7     7     7 c    
 8     8     8 c    
 9     9     9 c    
10    10    10 c    

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테이블에서 값을 가져 와서 변환하는 데 사용하는 또 다른 목표가있는 경우 다음 방법을 시도 할 수 있습니다.

### pre processing
ind <- bigm.train[,lapply(.SD,is.character)]
ind <- names(ind[,.SD[T]])
### Convert multiple columns to factor
bigm.train[,(ind):=lapply(.SD,factor),.SDcols=ind]

이것은 특별히 문자 기반의 열을 선택한 다음 요인으로 변환합니다.

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여기에 data.table예가 있습니다. grep이 예에서는 이름에 부분 일치를 사용하여 많은 열을 선택하는 경우가 많기 때문에이 예에서 사용 했습니다.

library(data.table)
data <- data.table(matrix(sample(1:40), 4, 10, dimnames = list(1:4, LETTERS[1:10])))

factorCols <- grep(pattern = "A|C|D|H", x = names(data), value = TRUE)

data[, (factorCols) := lapply(.SD, as.factor), .SDcols = factorCols]

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/33180058/coerce-multiple-columns-to-factors-at-once