对R中的二维因子感到困惑

Question

我有以下数据框：

dat <- data.frame(toys = c("yoyo", "doll", "duckie", "tractor", "airplaine", "ball", "racecar", "dog", "jumprope", "car", "elephant", "bear", "xylophone", "tank", "checkers", "boat", "train", "jacks", "truck", "whistle", "pinwheel"),
                  price = c(1.22, 2.75, 1.85, 5.97, 6.47, 2.16, 7.13, 4.57, 1.46, 5.18, 3.16, 4.89, 7.11, 6.45, 4.77, 8.04, 6.71, 2.31, 6.21, 0.98, 0.87))

我现在想获得 7 到 14 个选定玩具的所有玩具组合。在此线程 (Unordered combinations in R) 之后，我正在使用 arrangements 包中的 combinations 函数：

library(arrangements)
combs <- lapply(7:14, combinations, x = dat$toys)

用str(combs)查看结果，它给出了一个长度为8的列表，其中每个列表元素都是一个二维因子，例如

test <- combs[[1]]
dim(test)

但是，如果我现在想将列表元素转换为数据框，它只会给我一个包含一列的数据框，而我希望 as.data.frame(combs[[1]]) 有 7 列。

如果我在上面的组合函数中使用整数或字符向量，一切都会按预期工作，例如与：

combs2 <- lapply(7:14, combinations, x = as.character(dat$toys)) # or
combs3 <- lapply(7:14, combinations, x = 1:21)

test2 <- as.data.frame(combs2[[1]])
test3 <- as.data.frame(combs3[[1]])

我得到了一个包含几列的正确数据框。

为什么我的代码可以处理整数和字符，但不能处理因子？

Answer 1

当您调用组合时，底层 c code 会在输出上设置 dim 属性。当它是字符、数字或整数时，将其转换为矩阵，然后您可以从中获取data.frame：

我们可以在 R 中尝试对字符和整数进行此操作（如您所示）：

x = 1:4
attr(x,"dim") <- c(2,2)
class(x)
[1] "matrix"
dim(data.frame(x))
1] 2 2

x = as.character(1:4)
attr(x,"dim") <- c(2,2)
class(x)
[1] "matrix"
dim(data.frame(x))
[1] 2 2

请注意，您会得到正确的尺寸和类别（矩阵）。对于因子，它不会抱怨，你得到一个二维因子：

x = factor(1:4)
attr(x,"dim") <- c(2,2)
class(x)
[1] "factor"
str(x)
Factor[1:2, 1:2] w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 2 3 4

然而，虽然它看起来像一个矩阵，但它并不是一个矩阵：

x
     [,1] [,2]
[1,] 1    3   
[2,] 2    4   
Levels: 1 2 3 4

但是，将其转换为 data.frame 失败：

as.data.frame(x)
   x.1  x.2
1    1    3
2    2    4
3 <NA> <NA>
4 <NA> <NA>
Warning message:
In format.data.frame(if (omit) x[seq_len(n0), , drop = FALSE] else x,  :
  corrupt data frame: columns will be truncated or padded with NAs

我猜你对 7 到 14 的组合非常幸运。如果你尝试较小的数字，它会失败：

data.frame(combinations(dat$toys,5))
Error in `[.default`(xj, i, , drop = FALSE) : subscript out of bounds
data.frame(combinations(dat$toys,2))
#throws same erros as above