在不丢失 类 的情况下降低数据 table 中的所有值
Make all the the values in a data table to lower without losing the classes
我想转换数据 table 中的所有值而不丢失它们的 class。
使用 iris 数据集的示例
library(datasets)
library(dplyr)
data(iris)
iris <- iris %>% as.data.table()
iris[2:3, 5] <- "SeToSa"
iris %>% str
iris2 <- copy(iris)
iris <- iris[, lapply(.SD, function(x)(tolower(x)))]
或
iris2 <- iris2[, lapply(.SD, function(x)(ifelse(is.factor(x), tolower(x), x)))]
iris %>% str
但是，这些尝试中没有一个能够保持每列的 class。此外，我正在丢失属性以防它们存在。
简而言之，有什么方法可以在 数据 table 中使用 lapply 而无需丢失每列的特征（class，属性）？
因为 iris 中的所有数据都是小写的，所以我使用了 toupper 而不是 tolower 这样你就可以看到发生了什么。使用 tolower 应该给出适当数据的预期结果：
lapply(iris,function(x) if(is.factor(x)) factor(toupper(x)) else(x))
如果有帮助，请告诉我们。
我想转换数据 table 中的所有值而不丢失它们的 class。
使用 iris 数据集的示例
library(datasets)
library(dplyr)
data(iris)
iris <- iris %>% as.data.table()
iris[2:3, 5] <- "SeToSa"
iris %>% str
iris2 <- copy(iris)
iris <- iris[, lapply(.SD, function(x)(tolower(x)))]
或
iris2 <- iris2[, lapply(.SD, function(x)(ifelse(is.factor(x), tolower(x), x)))]
iris %>% str
但是，这些尝试中没有一个能够保持每列的 class。此外，我正在丢失属性以防它们存在。
简而言之，有什么方法可以在 数据 table 中使用 lapply 而无需丢失每列的特征（class，属性）？
因为 iris 中的所有数据都是小写的，所以我使用了 toupper 而不是 tolower 这样你就可以看到发生了什么。使用 tolower 应该给出适当数据的预期结果：
lapply(iris,function(x) if(is.factor(x)) factor(toupper(x)) else(x))
如果有帮助，请告诉我们。