Сброс фрейма данных для лучшего прогнозирования переменных классов - PullRequest
1 голос
/ 08 марта 2019

У меня есть датафрейм, который представляет собой смесь; строки, факторы и числовые переменные класса. Мне нужно, чтобы все строки были конгруэнтными, поэтому я пишу в верхнем регистре данные.

# Create dataframe
df <- data.frame(String=c("string", "String", "STRING"), Numeric=c(2,3,5), Factor=c("A","B","C"))
df$String <- as.character(df$String)
df$Numeric <- as.numeric(df$Numeric)
df$Factor <- as.factor(df$Factor)


# Uppercase dataframe
df <- mutate_all(df, funs(toupper))

Теперь каждый столбец становится классом персонажа. Теперь я могу сделать write.csv, а затем read.csv, чтобы установить все числовые переменные обратно в их правильный класс (затем я вручную назначаю, какие переменные являются факторами, а какие - строками, если была допущена ошибка). Есть ли способ сбросить фрейм данных до его наилучшего предположения для переменных классов, не делая write.csv для read.csv

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...