这是刚刚探索出来的一个小技巧，在这里记录一下！

对于个别变量的类型转换，例如从其他类型转化为因子变量，base包中的transform()函数或者dplyr包中的mutate()函数就可以快速完成：

library(tidyverse)
dta <- mtcars# transform函数
dta %>%transform(cyl = factor(cyl),hp = factor(hp)) %>%as_tibble()# mutate函数
dta %>%mutate(cyl = factor(cyl),hp = factor(hp)) %>%as_tibble()

可以看出两个函数在管道操作符中的使用方式还是比较相似的，都是将所有需要转换的变量依次写入即可。

但是，当需要转换类型的变量比较多时，这种挨个写入变量名的方式就很不适用了。这里就需要使用dplyr包中的辅助函数across()了。

across()函数功能之一就是选择（select）指定变量名或符合约束条件的变量名，然后对这些变量进行函数运算，语法结构如下：

across(.cols = everything(), .fns = NULL, ..., .names = NULL)

上面.cols就是选择出的变量，.fns是应用于这些变量的函数。先列举几个常与它连用的辅助函数：

• everyyhing()：选择所有变量；

• starts_with()：选择变量名以特定字符开始的变量；

• ends_with()：选择变量名以特定字符结束的变量名。

上面的这些函数都来自于dplyr包，这里先不做详细介绍，后面会有推文总结dplyr中所有的辅助函数。另外关于dplyr包中“选择（select）”的含义前面推文已有介绍（dplyr | 数据导入和预处理的常用函数）。

为了批量地将一个数据框中所有的整型变量都转换为因子，第一步是要选择出所有整型变量。

首先想到判断整型变量的函数应该是is.integer()，但是在实操中发现，数据框的整型变量大多是以double（双精度）类型存在的，使用is.integer不会选择出任何变量，也就达不到目的；而由于double类型也包括小数，所以使用is.double会选择出多余的变量，同样达不到目的。对比结果如下：

dta %>%mutate(across(where(is.integer), factor)) %>%as_tibble()dta %>%mutate(across(where(is.double), factor)) %>%as_tibble()

# 输出结果
> dta %>%
+   mutate(across(where(is.integer), factor)) %>%
+   as_tibble()
# A tibble: 32 x 11mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     42  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     43  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     14  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     15  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     26  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     17  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     48  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     29  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
# ... with 22 more rows> dta %>%
+   mutate(across(where(is.double), factor)) %>%
+   as_tibble()
# A tibble: 32 x 11mpg   cyl   disp  hp    drat  wt    qsec  vs    am    gear  carb <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct>1 21    6     160   110   3.9   2.62  16.46 0     1     4     4    2 21    6     160   110   3.9   2.875 17.02 0     1     4     4    3 22.8  4     108   93    3.85  2.32  18.61 1     1     4     1    4 21.4  6     258   110   3.08  3.215 19.44 1     0     3     1    5 18.7  8     360   175   3.15  3.44  17.02 0     0     3     2    6 18.1  6     225   105   2.76  3.46  20.22 1     0     3     1    7 14.3  8     360   245   3.21  3.57  15.84 0     0     3     4    8 24.4  4     146.7 62    3.69  3.19  20    1     0     4     2    9 22.8  4     140.8 95    3.92  3.15  22.9  1     0     4     2
10 19.2  6     167.6 123   3.92  3.44  18.3  1     0     4     4
# ... with 22 more rows

可以看出，使用is.integer没有任何变量被转化为factor类型，说明across()中没有被添加任何变量名；而使用is.double所有的变量都会被转化为factor类型。

由于上面两个函数都达不到目标，可以考虑从整数的特点出发，即整数除以1后的余数为0。R语言中的取余函数为%%，基于此，可以自定义一个“选择”函数：

function(x) all(x %% 1 == 0)

all()函数来自基础包base，如果函数内的判断条件成立会返回TRUE，否则返回FALSE。

把自定义函数应用到across()中：

dta %>%mutate(across(function(col) all(col %% 1==0), factor)) %>%as_tibble()

# 输出结果
> dta %>%
+   mutate(across(function(col) all(col %% 1==0), factor)) %>%
+   as_tibble()
# A tibble: 32 x 11mpg cyl    disp hp     drat    wt  qsec vs    am    gear  carb <dbl> <fct> <dbl> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <fct> <fct> <fct> <fct>1  21   6      160  110    3.9   2.62  16.5 0     1     4     4    2  21   6      160  110    3.9   2.88  17.0 0     1     4     4    3  22.8 4      108  93     3.85  2.32  18.6 1     1     4     1    4  21.4 6      258  110    3.08  3.22  19.4 1     0     3     1    5  18.7 8      360  175    3.15  3.44  17.0 0     0     3     2    6  18.1 6      225  105    2.76  3.46  20.2 1     0     3     1    7  14.3 8      360  245    3.21  3.57  15.8 0     0     3     4    8  24.4 4      147. 62     3.69  3.19  20   1     0     4     2    9  22.8 4      141. 95     3.92  3.15  22.9 1     0     4     2
10  19.2 6      168. 123    3.92  3.44  18.3 1     0     4     4
# ... with 22 more rows

可以看出，数据框中所有的整型变量都已经被转化为factor类型了，而非整型变量依然是原本的double类型，也就达到了批量转换变量类型的目的了。如果有其他类似的需求，对自定义函数进行对应的修改就可以了。