R 连接数据帧的行

我想获取一个包含字符和数字的数据帧，并将每行的所有元素连接到一个字符串中，该字符串将作为单个元素存储在向量中。例如，我创建了一个由字母和数字组成的数据帧，然后我想通过粘贴函数连接第一行，并希望返回值“A1”

所以，如果它不是一个向量，那么它的行为异常是有意义的，但我不能强迫它成为一个向量

> is.vector(as.vector(df[1,]))
[1] FALSE

使用

作为.character

似乎对我的尝试没有帮助

---

有人能解释这种行为吗？

这确实有点奇怪，但这也是应该发生的事情。 当您创建

data.frame

时，列

字母

存储为

因子

。自然，因子没有顺序，因此当

as.numeric（）

应用于因子时，它返回因子的顺序。例如：

> df[, 1]
[1] A B C D E
Levels: A B C D E
> as.numeric(df[, 1])
[1] 1 2 3 4 5

A

是系数

df[，1]

的第一级，因此当应用

as.numeric

时，

A

转换为值

1

。这就是调用粘贴（df[1，]）时发生的情况。因为列1和列2属于不同的类，所以“粘贴”首先将行1的两个元素转换为数字，然后再转换为字符

如果要连接两列，首先需要将第一行转换为字符：

df[, 1] <- as.character(df[, 1])
paste(df[1,], collapse = "")

---

df[，1]当其他人关注代码不起作用的原因以及如何改进代码时，我将尝试更多地关注您想要的结果。根据您的描述，似乎您可以使用粘贴轻松实现所需：

df <- data.frame(letters = LETTERS[1:5], numbers = 1:5, stringsAsFactors=FALSE)
paste(df$letters, df$numbers, sep=""))

## [1] "A1" "B2" "C3" "D4" "E5"

编辑：替代方法和说明：
我意识到，您遇到的问题是，您使用的是一个因子，而您使用的是
sep
参数，而不是
collapse
（正如@adibender所指出的）。不同之处在于，
sep
给出了两个独立向量之间的分隔符，
collapse
给出了向量内的分隔符。当使用
df[1，]
时，为
粘贴提供一个向量，因此必须使用
折叠
参数。使用您获取每一行并将其串联的想法，以下代码行将完全满足您的要求：

apply(df, 1, paste, collapse="")

好,现在来解释一下:

为什么
as.list
不起作用？

as.list
将对象转换为列表。所以它确实有效。它会将数据帧转换为列表，然后忽略
sep=“”
参数<代码>c
将对象组合在一起。从技术上讲，数据帧只是一个列表，其中每个列都是一个元素，所有元素必须具有相同的长度。因此，当我将其与
sep=”“
组合时，它只是成为一个常规列表，其中dataframe的列作为元素

为什么使用
do.call
？

do.call
允许您使用命名列表作为参数调用函数。您不能直接将列表放入粘贴中，因为它不喜欢数据帧。它是为连接向量而设计的。因此请记住，
dfargs
是一个包含字母向量、数字向量和sep的列表，sep是一个仅包含“”的长度为1的向量。当我使用
do.call
时，产生的粘贴功能本质上是
粘贴（字母、数字、sep）


但是，如果我的原始数据帧有
“字母”、“数字”、“squigs”、“blargs”
列，然后我像以前一样添加了分隔符，该怎么办？然后，通过
do.call
执行的粘贴函数如下所示：

paste(letters, numbers, squigs, blargs, sep)

因此，您可以看到它适用于任意数量的列。
对于使用library（tidyverse）的用户，您只需使用unite函数即可

 new.df<-df%>%
 unite(together, letters, numbers, sep="")

new.df%
联合（一起，字母，数字，sep=“”）

这将为您提供一个名为“together”的新列，其中包含A1、B2等

df <- data.frame(letters = LETTERS[1:5], numbers = 1:5, stringsAsFactors=TRUE)

它没有任何逻辑，除非一旦你了解了每个函数的内部结构，它可能会有意义

 new.df<-df%>%
 unite(together, letters, numbers, sep="")

当参数转换为向量时，因子似乎转换为整数（如您所知，数据帧是长度相等的向量列表，因此数据帧的第一行也是一个列表，当强制将其转换为向量时，会发生如下情况：）

我不知道
apply
如何实现它的功能（即，因子由字符值表示）——如果您感兴趣，请查看它的源代码。不过，知道您可以信任（在这个特定的意义上）
应用（在这个特定的场合）可能会很有用。更一般地说，以合理的格式存储每段数据是有用的，包括将字符串存储为字符串，即使用
stringsAsFactors=FALSE

顺便说一句，每本介绍R的书都应该在副标题中有这个想法。例如，我的退休计划是写一篇“用R，stringsAsFactors=FALSE的方式（不是那么）温和地介绍数据渔业的禅宗”。
你是否尝试过在你的data.frame创建中添加
stringsAsFactors=FALSE
参数？谢谢，这就像一个众所周知的魅力。您能否详细说明为什么通过“c”运算符转换为列表不同于使用as.list（），以及为什么使用do.call（）来调用粘贴而不是仅使用粘贴（）？显然，这些选项不起作用，但凭直觉，他们似乎应该感谢你塞巴斯蒂安-c！我对“apply”非常着迷，因为我使用的是sep=“”而不是collapse=“”。可能更好的方法是识别函数来自的实际包（tidyr？）。tidyverse packageTidyverse是一组包。尝试一下
？tidyverse:：unite
——那里什么都没有。对于那些只想使用它来解决手头的问题而不想加载整个包的人来说，最好知道他们可以只加载tidyr。顺便说一句，我不是在批评答案
 new.df<-df%>%
 unite(together, letters, numbers, sep="")

df <- data.frame(letters = LETTERS[1:5], numbers = 1:5, stringsAsFactors=TRUE)

paste(df[1,], collapse="") # "11"
apply(df, 1, paste, collapse="") # "A1" "B2" "C3" "D4" "E5"

df[1,]
#    letters numbers
# 1       A       1
unlist(df[1,])
# letters numbers 
#  1       1