R相当于Stata'；是“压缩”命令吗？

Stata有一个名为

compress

的命令，该命令查看所有数据行，并尝试将每个数据行强制为最有效的格式。例如，如果在data.frame中有一组整数存储为字符向量，它将强制将其转换为整数

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我可以想象人们如何在R中编写这样一个函数，但它已经存在了吗？

从技术上讲，

read.table

正是在

type.convert

的帮助下实现的。因此，您可以使用它-这不是最有效的方法，但可能是最简单的方法：

df <- as.data.frame(lapply(df ,function(x) type.convert(as.character(x))))

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df编写测试整数性的代码会很容易，如果指定的部分值不是NA，则会强制执行，但我认为一般的答案是“否”。这也是我的想法。诀窍是编写高效的代码，这样就不会花很长时间运行。正则表达式显然是开始的方式，但可能太慢。如果要使用长度（levels（factor（））进行测试并将其转换为因子iff，则该值小于向量长度的20%，也可能会节省空间。同样地，您可以检查向量的哪一部分vrc的值==trunc（vec），这可能是一个测试，用于测试将数字强制为整数是否明智。我自己并没有看到正则表达式方法的太多适用性，但也许我又一次迟钝了。@DWin因子在32位平台上总是比字符串节省空间。在64位平台上，对于较小的级别比率（由于
sizeof（SEXP）==2*sizeof（int）
），它们的效率更高，因此规则会因平台而异……（如果您想学究的话；））stata的“压缩”不会将字符数据类型转换为数字类型。它只会优化字符和数字数据类型中的存储。比方说，数字最多为10的变量将从浮点或双精度转换为“字节”数据类型（R不支持的一种非常方便的格式）。但是具有1到10个数字的字符变量将不会转换为数字
for (i in seq.int(df)) if (is.factor(df[[i]]) || is.character(df[[i]]))
    df[[i]] <- type.convert(as.character(df[[i]]))