小编Fie*_*err的帖子

我在基于某些条件将字符变量转换为数字变量时遇到了R data.table的问题：

library(data.table)
DT1 <- data.table(a = "A", b = "B")
DT2 <- data.table(a = "A", b = "B")

DT1[a == "A", b := ifelse(b == "B", 1, 0)]    #option 1: incorrect behavior
DT2[,         b := ifelse(b == "B", 1, 0)]    #option 2: correct behavior

预期正确的输出：

   a             b
1: A (character) 1 (numeric)

但是，使用选项1，我得到以下输出（带有警告）：

   a             b
1: A (character) 1 (character)

警告信息：

在[.data.table（DT1，a ==“ A”，:=（b，ifelse（b ==“ B”，1，0）））中：

将双RHS强制转换为字符以匹配目标列的类型（第2列名为“ b”）。如果目标列的类型字符正确，则为避免效率强迫，最好将RHS创建为类型字符，以提高效率。为了实现这一点，请考虑R的类型后缀：typeof（0L）vs typeof（0），以及typeof（NA）vs typeof（NA_integer_）vs typeof（NA_real_）。您可以使用as.character（）来包装RHS以避免出现此警告，但仍会强制执行。如果目标列的类型不正确，则最好重新访问DT的创建位置，然后在其中修复该列的类型。例如，通过在fread（）中使用colClasses =。否则，您现在可以通过在其顶部插入一个新列（所需类型）来更改列类型；例如DT [，b：= …

作为dplyr及其整洁的数据概念的忠实拥护者，我想在数据帧中存在某个特定变量时对其进行突变。这是个主意：

# Load libraries
library(dplyr)

# Create data frames
df1 <- data.frame(year = 2000:2010, foo = 0:10)
df2 <- data.frame(year = 2000:2010)

# Create function
cnd_mtt <- function(df){
  df %>%
    mutate_if(colname == "foo", as.factor) # <---- this is the tricky part
}

预期的结果：该函数应同时适用于数据帧和无错误

有想法吗？