Class 删除附加有外部/Hmisc SPSS导入功能的变量标签

像往常一样，我得到了一些SPSS文件，我用

SPSS导入到R中。从
Hmisc
包中获取
函数。我对
标记的
类感到烦恼，该类
Hmisc:：spss.get
将添加到
data.frame
中的所有变量，因此希望删除它

当我试图运行
ggplot
或者甚至当我想做一些低级的分析时，
labeled
类会让我头疼！一种解决方案是从
data.frame
中的每个变量中删除
标记的
类。我该怎么做？那有可能吗？如果没有，我的其他选择是什么

我真的想用
as.data.frame（lappy（x，as.numeric））
和
as.character
跳过“从头开始”重新编辑变量的过程。。。我当然不想运行SPSS并手动删除标签（不喜欢SPSS，也不想安装它）

谢谢
 您可以从
foreign
软件包中试用
read.spss
函数

这是一种摆脱由
spss.get创建的
标记的
类的简单方法

for (i in 1:ncol(x)) {
    z<-class(x[[i]])
    if (z[[1]]=='labelled'){
       class(x[[i]])<-z[-1]
       attr(x[[i]],'label')<-NULL
    }
}

因此，期望某个因子（比如）的编写良好的代码应该不会有任何问题。
好吧，我发现
unclass
函数可以用来删除类（谁会说，是的？！）：

库（Hmisc）
#让我们假设变量x是通过spss.get（）函数收集的
#这个x是因子
>类别（x）
[1] 标记为“因子”
>foo类（foo）
[1] “整数”

这不是最幸运的解决方案，想象一下把一堆向量转换回来。。。如果有人超过了这一点，我将检查它作为一个答案…
您可以避免在spss中创建“标记”变量。使用参数：get，使用.value.labels=FALSE

w <- spss.get('/tmp/my.sav', use.value.labels=FALSE, datevars=c('birthdate','deathdate'))

w类（b）假设：

library(Hmisc)
w <- spss.get('...')

库（Hmisc）
下面是我如何彻底摆脱标签的。类似于Jyotirmoy的解决方案，但适用于向量和data.frame。（部分归功于弗兰克·哈雷尔）

clear.labels实际上，这种方法并没有删除
labeled
类。这里有一个错误：
类中的错误（x[[i]]）它与我尝试的SPSS文件一起工作。你能链接到一个失败的示例文件吗？或者给出for（i in 1:ncol（x））print（class（x[[i]]）的输出，其中x是导入的数据帧。是否尝试
sappy（x，class）
而不是使用循环？哦，不幸的是，我记不起我使用的是哪个数据文件。。。那是很久以前的事了……一个重要的例子是一个c（“标记的”，“因子”）类对象，我已经运行了你的代码，它对我很有用。但我也有一个问题。当使用类为
tbl_df
、
tbl
和
data.frame
的
data.frame
时，函数
is.list
显示
TRUE
的输出。你明白为什么输出会显示这一点吗？
data.frame
是一个列表，即使它的类不是显式的“list”。试试
is（data.frame（））
，还有
is（tibble:：tibble（））
；我们可以说df和tibble都是“受限”列表。它们通常是矩形的（例外是df可以包含一个矩阵，这很奇怪），如果您查看
data.frame
的源代码，就会发现它是由列表组成的（例如
return（结构（list（），name=character（），row.names=row.names，class=“data.frame”）
）
w <- spss.get('/tmp/my.sav', use.value.labels=FALSE, datevars=c('birthdate','deathdate'))

class(x[[i]]) <- NULL  # no error from assignment of empty vector

> b <- 4:6
> label(b) <- 'B Label'
> str(b)
Class 'labelled'  atomic [1:3] 4 5 6
  ..- attr(*, "label")= chr "B Label"
> class(b) <- class(b)[-1]
Error in class(b) <- class(b)[-1] : 
  invalid replacement object to be a class string

library(Hmisc)
w <- spss.get('...')

attributes(w$var1)$label <- NULL

class(w$var1) <- NULL 

class(w$var1) <- class(w$var1)[-which(class(w$var1)=="labelled")]

clear.labels <- function(x) {
  if(is.list(x)) {
    for(i in 1 : length(x)) class(x[[i]]) <- setdiff(class(x[[i]]), 'labelled') 
    for(i in 1 : length(x)) attr(x[[i]],"label") <- NULL
  }
  else {
    class(x) <- setdiff(class(x), "labelled")
    attr(x, "label") <- NULL
  }
  return(x)
}

my.unlabelled.df <- clear.labels(my.labelled.df)

clear.labels <- function(x) {
  if(is.list(x)) {
    for(i in seq_along(x)) {
      class(x[[i]]) <- setdiff(class(x[[i]]), 'labelled') 
      attr(x[[i]],"label") <- NULL
    } 
  } else {
    class(x) <- setdiff(class(x), "labelled")
    attr(x, "label") <- NULL
  }
  return(x)
}