在 R 中进行 NA 清理后，类在 data.frame 中没有变化

Question

我有一个input data.frame，其中包含两个不需要的元素（即"#N/A",'p'）。我用NA 清理和替换元素。

然后，我删除所有带有 NA 的行，以获得一个完全干净的 data.frame，其中第一列 (id) 和最后一列 (read_2018) 仅包含数字。

问题： 为什么id 和read_2018 仍然是一个因素？如何以 FUNCTIONAL 方式（例如，使用 loop）为任何 data.frame 自动修复此问题？！

也就是说，在完全清理之后，我希望任何由所有数字组成的列都变成类数字，任何所有字符都变成类字符等等？

input <- data.frame(id = c(1,"#N/A",3, 4), school = LETTERS[1:4], read_2018 =c("#N/A",'p',9, 8))

sapply(input, class)  ## check class of all columns

 #>      id    school read_2018 
 #>  "factor"  "factor"  "factor"

  replace = c("#N/A", 'p')     # Unwanted elements to be replaced
  with = NA                    # with `NA`

 input[sapply(input, `%in%`, replace)] <- with ## Now replace unwanted elements with `NA`

 input <- na.omit(input)   ## Remove all rows with `NA`

 sapply(input, class)      ## class of clean `input` without `NA` or character elements

 #>     id      school  read_2018     ###@@@ WHY STILL class of id and read_2018 is factor? How to fix?!
 #>  "factor"  "factor"  "factor"

Answer 1

一旦您删除了任何不需要的数据，类就不会自动更改。

您可以使用type.convert 将数据转换为适当的类。

input <- type.convert(input, as.is = TRUE)
sapply(input, class)

#        id      school   read_2018 
#  "integer" "character"   "integer" 

Answer 2

我们可以使用map来获取类

input <- type.convert(input, as.is = TRUE)

如果我们有 R 的早期版本，即 R 版本

input[] <- lapply(input, function(x) type.convert(as.character(x), as.is = TRUE))

然后使用map，得到class

library(purrr)
map_chr(input, class)

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或者在base R 和lapply 和unlist 中

unlist(lapply(input, class))