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是否有推荐的“整洁类型转换”方法，即tibble根据目标规范将 a 的列强制为所需的类型/类？

由于vctrs似乎为向量提出了新的整洁的“坚果和粗体”，我可能更喜欢基于vctrs. 虽然我有一些有用的东西，但我想知道是否有比使用以下组合更好的“整洁类型转换”（如果这是正确的概念术语）的方法：

  1. 基本 R 的东西，比如factor()和numeric()
  2. 的方法vctrs::vec_cast()
  3. 并通过处理地图部分purrr::map2_df()

到目前为止，这是我能想到的：

library(magrittr)
#> Warning: package 'magrittr' was built under R version 3.5.2

# Data ----
df <- tibble::tribble(
  ~col_a, ~col_b,
  "a",   "1",
  "b",   "2",
  "c",   "3"
)

# Approach via readr::cols and readr::type_convert -----
col_types <- readr::cols(
  readr::col_factor(),
  readr::col_double()
)

df %>% 
  readr::type_convert(col_types = col_types)
#> # A tibble: 3 x 2
#>   col_a col_b
#>   <chr> <dbl>
#> 1 a         1
#> 2 b         2
#> 3 c         3

# Approach via vctrs::vec_cast -----
col_types <- list(
  factor(),
  numeric()
)

df %>%
  purrr::map2_df(col_types, function(.x, to) {
    vctrs::vec_cast(.x, to)
  }) 
#> # A tibble: 3 x 2
#>   col_a col_b
#>   <fct> <dbl>
#> 1 a         1
#> 2 b         2
#> 3 c         3

由reprex 包（v0.2.1）于 2019 年 1 月 11 日创建

令我惊讶的是，方法 viareadr::type_convert()似乎忽略了col_a应该成为factor.

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1 回答 1

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该cols()函数需要命名参数。所以

col_types <- readr::cols(
  col_a = readr::col_factor(),
  col_b = readr::col_double()
)

将与

df %>% 
  readr::type_convert(col_types = col_types)
于 2019-01-11T17:07:30.267 回答