R - 从字符串获取数据帧的列

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我想创建一个函数，允许在运行回归分析之前将数据框的选定列转换为分类数据类型（因子）。R - 从字符串获取数据帧的列

问题是如何使用字符串（字符）从数据框中切出特定列。

例子：

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

尝试：

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

错误消息：错误：试图将非功能

任何帮助将不胜感激！谢谢！！！

来源

2016-09-17 AiRiFiEd

我不知道打勾并感谢您的指导。看起来tick对用户来说非常重要 - 在这里很可怕。 – AiRiFiEd

您需要更改

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

到

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

您可以为更多的阅读?"[["。

就你而言，列名是编程生成的，[[]]是唯一的出路。也许这个例子就足以明确说明的$问题：

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

dat$z 
# [1] NULL 

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

至于其他的答案

apply肯定是不行的，因为你申请的功能是as.factor或factor。 apply总是在一个矩阵上工作（如果你给它一个数据帧，它会先将它转换成一个矩阵）并返回一个矩阵，而矩阵中不能有因子数据类。考虑这个例子：

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，你仍然有字符变量而不是因子。正如我所说的，我们必须使用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

现在我们看到的因子类x1和x2。

对数据帧使用apply从来就不是一个好主意。如果阅读的apply源代码：

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

你看到的数据帧（其具有2维）将被裹挟第一至矩阵。这非常慢。如果您的数据框列有多个不同的类，则生成的矩阵将只有1个类。谁知道这种强制的结果会是什么。

然而apply写R中没有C，用普通for循环：

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

所以它只不过是一个明确的for循环你写你自己更好。

来源

2016-09-17 06:36:42

我会用不同的方法。

创建要改变的因素列名的载体：

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

通过索引然后提取这些列：

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

最后，使用适用于这些列改为因素：

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

来源

2016-09-17 09:56:44 greghk

嘿greghk，这个方法的选择背后有没有什么原因与哲源提出的？谢谢！ – AiRiFiEd

@ZheyuanLi你是对的，lapply对于未来的重现性会更好。我的观点是，通过使用* apply函数而不是for循环，可以使代码更加简洁易懂 – greghk

@ZheyuanLi我已经编辑以反映您对lapply的要求 – greghk

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