我想采用带有字符和数字的数据框，并将每行的所有元素连接成一个字符串，该字符串将作为单个元素存储在向量中。作为一个例子，我创建了一个字母和数字的数据框，然后我想通过粘贴函数连接第一行，并希望返回值“A1”
df <- data.frame(letters = LETTERS[1:5], numbers = 1:5)
df
## letters numbers
## 1 A 1
## 2 B 2
## 3 C 3
## 4 D 4
## 5 E 5
paste(df[1,], sep =".")
## [1] "1" "1"
因此，paste会将行的每个元素转换为一个整数，该整数对应于“相应级别的索引”，就像它是一个因子一样，并且它保持长度为2的向量。 （我知道/相信被强制为字符的因素会以这种方式运行，但由于R根本没有存储df [1，]作为因素（由is.factor（）测试，我无法验证它实际上是一个级别的索引
is.factor(df[1,])
## [1] FALSE
is.vector(df[1,])
## [1] FALSE
因此，如果它不是一个向量，那么它的行为很奇怪，但我无法将它强制转换为向量
> is.vector(as.vector(df[1,]))
[1] FALSE
使用as.character似乎对我的尝试没有帮助
任何人都可以解释这种行为吗？
答案 0 :(得分：50)
虽然其他人已经专注于您的代码无法正常工作以及如何改进它，但我会尝试更专注于获得您想要的结果。根据您的描述，您似乎可以使用粘贴轻松实现您想要的效果：
df <- data.frame(letters = LETTERS[1:5], numbers = 1:5, stringsAsFactors=FALSE)
paste(df$letters, df$numbers, sep=""))
## [1] "A1" "B2" "C3" "D4" "E5"
如果您不想使用df$letters参数，可以使用df$letters <- as.character(df$letters)将stringsAsFactors更改为字符。
但我们假设这不是你想要的。假设您有数百列，并且希望将它们全部粘贴在一起。我们也可以用你最小的例子来做到这一点：
df_args <- c(df, sep="")
do.call(paste, df_args)
## [1] "A1" "B2" "C3" "D4" "E5"
我意识到你遇到的问题是你正在使用一个因素而你正在使用sep参数而不是collapse的事实的组合（因为@adibender选择了）。区别在于sep在两个单独的向量之间给出了分隔符，而collapse给出了向量中的分隔符。使用df[1,]时，向paste提供单个向量，因此必须使用collapse参数。使用您获取每一行并连接它们的想法，以下代码行将完全按照您的要求执行：
apply(df, 1, paste, collapse="")
好的，现在解释一下：
为什么as.list无效？
as.list将对象转换为列表。所以它确实有效。它会将您的数据帧转换为列表，然后忽略sep=""参数。 c将对象组合在一起。从技术上讲，数据框只是一个列表，其中每列都是一个元素，所有元素必须具有相同的长度。因此，当我将其与sep=""结合使用时，它只会成为一个常规列表，其中数据框的列为元素。
为什么要使用do.call？
do.call允许您使用命名列表作为参数调用函数。您不能直接将列表放入paste，因为它不喜欢数据帧。它专为连接矢量而设计。所以请记住dfargs是一个包含字母向量，数字向量和sep的列表，它是一个仅包含“”的长度为1的向量。当我使用do.call时，生成的粘贴函数基本上是paste(letters, numbers, sep)
但是，如果我的原始数据框有列"letters", "numbers", "squigs", "blargs"，之后我像之前一样添加了分隔符，该怎么办？然后通过do.call的粘贴功能如下所示：
paste(letters, numbers, squigs, blargs, sep)
所以你看它适用于任意数量的列。
答案 1 :(得分：4)
这确实有点奇怪，但这也应该发生。
当您创建data.frame时，列letters将存储为factor。自然因素没有排序，因此当as.numeric()应用于因子时，它返回因子的排序。例如：
> df[, 1]
[1] A B C D E
Levels: A B C D E
> as.numeric(df[, 1])
[1] 1 2 3 4 5
A是因素df[, 1]的第一个级别，因此A在应用1时转换为值as.numeric。这是您致电paste(df[1, ])时发生的情况。由于第1列和第2列属于不同的类，因此首先将第1行的两个元素转换为数字，然后转换为字符。
如果要连接两个列，首先需要将第一行转换为字符：
df[, 1] <- as.character(df[, 1])
paste(df[1,], collapse = "")
正如@ sebastian-c所指出的，你也可以在创建data.frame时使用stringsAsFactors = FALSE，然后你可以省略as.character()步骤。
答案 2 :(得分：3)
对于那些使用库（tidyverse）的人，你可以简单地使用unite函数。
new.df<-df%>%
unite(together, letters, numbers, sep="")
这将为您提供一个名为“在一起”的新列，包含A1，B2等
答案 3 :(得分：1)
如果你想以
开头df <- data.frame(letters = LETTERS[1:5], numbers = 1:5, stringsAsFactors=TRUE)
..那么关于任何给定函数如何解释df$letters没有一般规则。它是建模函数的一个因素，一些是某些特征，另一些是整数。即使是相同的功能（如粘贴）也可能会有不同的解释，具体取决于您使用它的方式：
paste(df[1,], collapse="") # "11"
apply(df, 1, paste, collapse="") # "A1" "B2" "C3" "D4" "E5"
除了知道每个函数的内部结构后它可能有意义之外，它没有逻辑。
当参数转换为向量时，因子似乎会转换为整数（如您所知，数据帧是相等长度的向量列表，因此数据帧的第一行也是一个列表，当它是被迫成为一个矢量，这样的事情发生了：）
df[1,]
# letters numbers
# 1 A 1
unlist(df[1,])
# letters numbers
# 1 1
我不知道apply如何实现它的功能（即因素由字符值表示） - 如果您有兴趣，请查看其源代码。但是，知道您可以信任（在这个特定意义上）apply（在这个特定场合）可能是有用的。更一般地，以合理的格式存储每条数据是有用的，包括将字符串存储为字符串，即使用stringsAsFactors=FALSE。