Convertir le type de plusieurs colonnes d'une trame de données à la fois

Question

Il me semble passer beaucoup de temps à créer une trame de données à partir d'un fichier, une base de données ou quelque chose, puis à convertir chaque colonne dans le type dans lequel je le voulais (numérique, facteur, caractère, etc.). Existe-t-il un moyen de le faire en une seule étape, éventuellement en donnant un vecteur de types ?

 foo<-data.frame(x=c(1:10), 
                y=c("red", "red", "red", "blue", "blue", 
                    "blue", "yellow", "yellow", "yellow", 
                    "green"),
                z=Sys.Date()+c(1:10))

foo$x<-as.character(foo$x)
foo$y<-as.character(foo$y)
foo$z<-as.numeric(foo$z)

au lieu des trois dernières commandes, j'aimerais faire quelque chose comme

 foo<-convert.magic(foo, c(character, character, numeric))

Answer 1

Je sais que je suis assez tard pour répondre, mais l'utilisation d'une boucle avec la fonction d'attributs est une solution simple à votre problème.

 names <- c("x", "y", "z")
chclass <- c("character", "character", "numeric")

for (i in (1:length(names))) {
  attributes(foo[, names[i]])$class <- chclass[i]
}

Answer 2

Je viens de rencontrer quelque chose comme ça avec la méthode d'extraction RSQLite... les résultats reviennent sous forme de types de données atomiques. Dans mon cas, c'était un horodatage qui me causait de la frustration. J'ai trouvé que la fonction setAs est très utile pour aider à faire fonctionner as comme prévu. Voici mon petit cas d'exemple.

 ##data.frame conversion function
convert.magic2 <- function(df,classes){
  out <- lapply(1:length(classes),
                FUN = function(classIndex){as(df[,classIndex],classes[classIndex])})
  names(out) <- colnames(df)
  return(data.frame(out))
}

##small example case
tmp.df <- data.frame('dt'=c("2013-09-02 09:35:06", "2013-09-02 09:38:24", "2013-09-02 09:38:42", "2013-09-02 09:38:42"),
                     'v'=c('1','2','3','4'),
                     stringsAsFactors=FALSE)
classes=c('POSIXct','numeric')
str(tmp.df)
#confirm that it has character datatype columns
##  'data.frame':  4 obs. of  2 variables:
##    $ dt: chr  "2013-09-02 09:35:06" "2013-09-02 09:38:24" "2013-09-02 09:38:42" "2013-09-02 09:38:42"
##    $ v : chr  "1" "2" "3" "4"

##is the dt column coerceable to POSIXct?
canCoerce(tmp.df$dt,"POSIXct")
##  [1] FALSE

##and the conver.magic2 function fails also:
tmp.df.n <- convert.magic2(tmp.df,classes)

##  Error in as(df[, classIndex], classes[classIndex]) : 
##    no method or default for coercing "character" to "POSIXct" 

##ittle reading reveals the setAS function
setAs('character', 'POSIXct', function(from){return(as.POSIXct(from))})

##better answer for canCoerce
canCoerce(tmp.df$dt,"POSIXct")
##  [1] TRUE

##better answer from conver.magic2
tmp.df.n <- convert.magic2(tmp.df,classes)

##column datatypes converted as I would like them!
str(tmp.df.n)

##  'data.frame':  4 obs. of  2 variables:
##    $ dt: POSIXct, format: "2013-09-02 09:35:06" "2013-09-02 09:38:24" "2013-09-02 09:38:42" "2013-09-02 09:38:42"
##   $ v : num  1 2 3 4