通过 for 循环在某些变量上自动化 as.factor 函数答案

【问题标题】：Automatize as.factor function on some variables via a for loop通过 for 循环在某些变量上自动化 as.factor 函数
【发布时间】：2021-09-02 07:50:07
【问题描述】：

我一直在努力迭代以下变量列表中的 as.factor() 函数。

d$block <- as.factor(d$block)
d$CR <- as.factor(d$CR)
d$T1.ACC <- as.factor(d$T1.ACC)
d$T1.correct <- as.factor(d$T1.correct)
d$T1.response <- as.factor(d$T1.response)

我想知道如何使用 for 循环创建一些代码行以在这样的列表上迭代 as.factor 函数。其实我用了下面的代码

d %>% 
  dplyr::select(
    block, CR, T1.ACC, T1.correct, T1.response) %>% 
  lapply(., as.factor) %>% 
  lapply(., is.factor)

但是当要单独验证变量时，这似乎不起作用。

> is.factor(d$block)
[1] FALSE

哪一个可能是问题？如何编写一个好的 for 循环？谢谢回复

【问题讨论】：

您必须将结果分配回d。实际上，将其分配给d[]。对于为什么需要这样做，我有一个非常奇妙的解释，但是这个评论太短了，无法包含它
在提到 d[] 作业时能不能说得清楚一点？

标签： r for-loop

【解决方案1】：

你可以使用dplyr的across函数：

library(dplyr)

d <- d %>%
  mutate(across(c(block, CR, T1.ACC, T1.correct, T1.response), as.factor))

如果你真的想使用for-loop，你可以使用

for (i in c("block", "CR", "T1.ACC", "T1.correct", "T1.response")){
  
  d[, i] <- as.factor(d[, i])
}

【讨论】：

谢谢。这段代码工作得很好。如果可以针对这种情况指示，了解如何编写 for 循环也很有用。
您是通过名称来识别列，还是它们具有共同和独特的特征（例如：它们都是字符向量）或者它们都在第 1 到第 10 列中？
我的数据集中的列由名称标识。它实际上计算了 20 个变量。但我的问题是只在那些选定的变量上使用 for 循环
@ag_stat 我添加了for-loop 解决方案。