沉默 type_convert
Silent type_convert
有没有一种方法可以使用 readr
包中的 type_convert
函数而不告诉您它在控制台中使用的列规范。
来自 ?
帮助文档中的示例:
> df <- data.frame(
+ x = as.character(runif(10)),
+ y = as.character(sample(10)),
+ stringsAsFactors = FALSE
+ )
> str(type_convert(df))
Parsed with column specification:
cols(
x = col_double(),
y = col_integer()
)
'data.frame': 10 obs. of 2 variables:
$ x: num 0.10262 0.15581 0.00638 0.6815 0.98654 ...
$ y: int 9 5 8 10 4 6 1 2 3 7
我希望 Parsed with column specification
部分消失,所以它看起来像:
> df <- data.frame(
+ x = as.character(runif(10)),
+ y = as.character(sample(10)),
+ stringsAsFactors = FALSE
+ )
> str(type_convert(df))
'data.frame': 10 obs. of 2 variables:
$ x: num 0.10262 0.15581 0.00638 0.6815 0.98654 ...
$ y: int 9 5 8 10 4 6 1 2 3 7
用 suppressMessages
结束 type_convert
调用:
str(suppressMessages(type_convert(df)))
有关 in-depth 的讨论,请参阅
有没有一种方法可以使用 readr
包中的 type_convert
函数而不告诉您它在控制台中使用的列规范。
来自 ?
帮助文档中的示例:
> df <- data.frame(
+ x = as.character(runif(10)),
+ y = as.character(sample(10)),
+ stringsAsFactors = FALSE
+ )
> str(type_convert(df))
Parsed with column specification:
cols(
x = col_double(),
y = col_integer()
)
'data.frame': 10 obs. of 2 variables:
$ x: num 0.10262 0.15581 0.00638 0.6815 0.98654 ...
$ y: int 9 5 8 10 4 6 1 2 3 7
我希望 Parsed with column specification
部分消失,所以它看起来像:
> df <- data.frame(
+ x = as.character(runif(10)),
+ y = as.character(sample(10)),
+ stringsAsFactors = FALSE
+ )
> str(type_convert(df))
'data.frame': 10 obs. of 2 variables:
$ x: num 0.10262 0.15581 0.00638 0.6815 0.98654 ...
$ y: int 9 5 8 10 4 6 1 2 3 7
用 suppressMessages
结束 type_convert
调用:
str(suppressMessages(type_convert(df)))
有关 in-depth 的讨论,请参阅