R：写入函数以更改表列的类型

假设您有几个CSV表，如

Foo Date1 Date2
bar 2010-03-05 2023-09-09
...
[table1]

或

在使用read.csv解析这些表之后，我想将包含日期的collumn转换为内部日期类型

你可以用它来做这件事

table1$Date1 <- as.Date(table1$Date1, "%Y-%m-%d")
table1$Date2 <- as.Date(table1$Date2, "%Y-%m-%d")
table2$Date <- as.Date(table2$Date, "%Y-%m-%d")

但是如何定义转换日期呢

我已经尝试过（在一个简单的单参数案例中）类似的事情：

convertDate <- function(table, column) {
  table[[column]] <- as.Date(table[[column]], "%Y-%m-%d")
}

---

convertDate您必须传递列名列表并对其进行迭代。我附上下面的样本代码

convertDate <- function(table, columns) {
  for (column in columns){
    table[[column]] <- as.Date(table[[column]], "%Y-%m-%d")
  }
  return(table)
}
table2 = data.frame(Date='2042-01-01')
class(table2$Date)
table2 = convertDate(table2, 'Date')
class(table2$Date)
table1 = data.frame(Date1='2010-03-05', Date2='2023-09-09')
class(table1$Date1)
table1 = convertDate(table1, list('Date1','Date2'))
class(table1$Date1)
class(table1$Date2)

convertDate您必须传递列名列表并对其进行迭代。我附上下面的样本代码

convertDate <- function(table, columns) {
  for (column in columns){
    table[[column]] <- as.Date(table[[column]], "%Y-%m-%d")
  }
  return(table)
}
table2 = data.frame(Date='2042-01-01')
class(table2$Date)
table2 = convertDate(table2, 'Date')
class(table2$Date)
table1 = data.frame(Date1='2010-03-05', Date2='2023-09-09')
class(table1$Date1)
table1 = convertDate(table1, list('Date1','Date2'))
class(table1$Date1)
class(table1$Date2)

convertDatelapply可以在这里工作

tbl <- data.frame(bar = 1, Date1 = "2010-03-05", Date2 = "2023-09-09", stringsAsFactors = FALSE)
str(tbl)
# 'data.frame': 1 obs. of  3 variables:
#   $ bar  : num 1
# $ Date1: chr "2010-03-05"
# $ Date2: chr "2023-09-09"

tbl[, -1] <- as.data.frame(lapply(tbl[, -1], as.Date))
str(tbl)
# 'data.frame': 1 obs. of  3 variables:
# $ bar  : num 1
# $ Date1: Date, format: "2010-03-05"
# $ Date2: Date, format: "2023-09-09"

tbllappy可以在这里工作

tbl <- data.frame(bar = 1, Date1 = "2010-03-05", Date2 = "2023-09-09", stringsAsFactors = FALSE)
str(tbl)
# 'data.frame': 1 obs. of  3 variables:
#   $ bar  : num 1
# $ Date1: chr "2010-03-05"
# $ Date2: chr "2023-09-09"

tbl[, -1] <- as.data.frame(lapply(tbl[, -1], as.Date))
str(tbl)
# 'data.frame': 1 obs. of  3 variables:
# $ bar  : num 1
# $ Date1: Date, format: "2010-03-05"
# $ Date2: Date, format: "2023-09-09"

tbl您需要
substitute
或类似的东西。但是，您可以通过使用括号进行子集设置来同时解析多个列。您需要
替换
或类似的内容。不过，您可以通过使用括号进行子集设置来同时解析多个列。是的，这看起来像是我正在寻找的解决方案。除此之外，我还必须像'a'那样重新分配变量。这可以接受任意数量的列，而不需要省略号。例如，您可以输入
columns=2:3
，或者
columns=c（“Date1”、“Date2”）
，如果您愿意的话。是的，对不起，我刚刚识别了它。你完全正确。顺便说一句，如果你不想重新分配，你可以使用“是”，这看起来像是我正在寻找的解决方案。除此之外，我还必须像'a'那样重新分配变量。这可以接受任意数量的列，而不需要省略号。例如，您可以输入
columns=2:3
，或者
columns=c（“Date1”、“Date2”）
，如果您愿意的话。是的，对不起，我刚刚识别了它。你完全正确。顺便说一句，如果你不想重新分配，你可以使用我将接受NBATrends anwser，因为答案不需要任何循环。不过，你的答案很好，也很正确。我将接受NBATrends anwser，因为答案不需要任何循环。然而，你的答案很好，也是正确的。
convertDate <- function(table, columns) {
 table[, columns] <- as.data.frame(lapply(table[, columns, drop = FALSE], as.Date))
 return(table)
}