Rでは、 `as.numeric`を使うとき、どのようにベクトルの名前を保持できますか？

Question

Rでは、ベクトルをバイナリから数値に強制変換すると、その名前は取り除かれます。

これまでに概説した解決策がいくつかあります。すべての値に0を加えることで暗黙の変換に頼るのは危険であり、sapply()は操作にループを追加します（これは非効率的です）。 as.numericを使ってベクトルを変換するときに名前を保持する他の方法はありますか？

# Set the seed 
set.seed(1045) 

# Create a small sample vector and give it names 
example_vec <- sample(x = c(TRUE,FALSE),size = 10,replace = TRUE) 
names(example_vec) <- sample(x = LETTERS,size = 10,replace = FALSE) 

example_vec 
#  Y  N  M  P  L  J  H  O  F  D 
# FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE 

as.numeric(x = example_vec) 
# [1] 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 

example_vec + 0 
# Y N M P L J H O F D 
# 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 

sapply(X = example_vec,FUN = as.numeric) 
# Y N M P L J H O F D 
# 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 

Answer 1

あなたの入力が論理的なベクトルなので、別のオプションをそこに投げるだけで、ifelse()を使うことができます。そして、もう一つは、このアプローチがより明確かつ簡単です主張することができます：

ifelse(example_vec,1L,0L); 
## Y N M P L J H O F D 
## 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 

---

ベンチマーク

library(microbenchmark); 

ifelse. <- function(x) ifelse(x,1L,0L); 
sapply. <- function(x) sapply(x,as.integer); 
setstoragemode <- function(x) { storage.mode(x) <- 'integer'; x; }; 
setmode <- function(x) { mode(x) <- 'integer'; x; }; 
setclass <- function(x) { class(x) <- 'integer'; x; }; 
as.and.setnames <- function(x) setNames(as.integer(x),names(x)); 
plus <- function(x) +x; 
addzero <- function(x) x+0L; 

---

## small scale (OP's example input) 
set.seed(1045L); 
x <- sample(c(T,F),10L,T); 
names(x) <- sample(LETTERS,10L); 

ex <- ifelse.(x); 
identical(ex,sapply.(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,setstoragemode(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,setmode(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,setclass(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,as.and.setnames(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,plus(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,addzero(x)); 
## [1] TRUE 

microbenchmark(ifelse.(x),sapply.(x),setstoragemode(x),setmode(x),setclass(x),as.and.setnames(x),plus(x),addzero(x)); 
## Unit: nanoseconds 
##    expr min  lq  mean median  uq max neval 
##   ifelse.(x) 6843 8126.0 9627.13 8981 9837.0 21810 100 
##   sapply.(x) 18817 20100.5 23234.93 21383 22666.5 71418 100 
## setstoragemode(x) 856 1283.0 1745.54 1284 1711.0 15396 100 
##   setmode(x) 7270 8126.0 9862.36 8982 10264.0 32074 100 
##   setclass(x) 429 1283.0 2138.97 1284 1712.0 32075 100 
## as.and.setnames(x) 1283 1711.0 1997.78 1712 2139.0 7271 100 
##    plus(x)  0 428.0 492.39 428 428.5 9837 100 
##   addzero(x)  0 428.0 539.39 428 856.0 2566 100 

---

## large scale 
set.seed(1L); 
N <- 1e5L; 
x <- sample(c(T,F),N,T); 
names(x) <- make.unique(rep_len(LETTERS,N)); 

ex <- ifelse.(x); 
identical(ex,sapply.(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,setstoragemode(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,setmode(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,setclass(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,as.and.setnames(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,plus(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,addzero(x)); 
## [1] TRUE 

microbenchmark(ifelse.(x),sapply.(x),setstoragemode(x),setmode(x),setclass(x),as.and.setnames(x),plus(x),addzero(x)); 
## Unit: microseconds 
##    expr  min   lq   mean  median   uq  max neval 
##   ifelse.(x) 7633.598 7757.1900 16615.71251 7897.4600 29401.112 96503.642 100 
##   sapply.(x) 86353.737 102576.0945 125547.32957 123909.1120 137900.406 264442.788 100 
## setstoragemode(x) 84.676  92.8015 343.46124  98.3605 113.543 23939.133 100 
##   setmode(x) 124.020 155.0245 603.15744 167.2125 181.111 22395.736 100 
##   setclass(x) 85.104  92.3740 328.25393 100.2850 118.460 21807.713 100 
## as.and.setnames(x) 70.991  78.2610 656.98177  82.3235  88.953 35710.697 100 
##    plus(x) 40.200  42.9795  48.68026  44.9040  49.608  88.953 100 
##   addzero(x) 181.326 186.4580 196.34882 189.6650 201.211 282.679 100 

---

## very large scale 
set.seed(1L); 
N <- 1e7L; 
x <- sample(c(T,F),N,T); 
names(x) <- make.unique(rep_len(LETTERS,N)); 

ex <- ifelse.(x); 
identical(ex,sapply.(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,setstoragemode(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,setmode(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,setclass(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,as.and.setnames(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,plus(x)); 
## [1] TRUE 
identical(ex,addzero(x)); 
## [1] TRUE 

microbenchmark(ifelse.(x),sapply.(x),setstoragemode(x),setmode(x),setclass(x),as.and.setnames(x),plus(x),addzero(x),times=5L); 
## Unit: milliseconds 
##    expr   min   lq   mean  median   uq   max neval 
##   ifelse.(x) 1082.220903 1308.106967 3452.639836 1473.723533 6306.320235 7092.82754  5 
##   sapply.(x) 16766.199371 17431.458634 18401.672635 18398.345499 18843.890150 20568.46952  5 
## setstoragemode(x) 13.298283 13.648103 173.574496 19.661753 24.736278 796.52806  5 
##   setmode(x) 19.043796 19.878573 75.669779 19.969235 39.683589 279.77370  5 
##   setclass(x) 14.025292 14.119804 259.627934 14.414457 26.838618 1228.74150  5 
## as.and.setnames(x) 12.889875 24.241484 178.243948 24.962934 25.103631 804.02182  5 
##    plus(x)  7.577576  7.676364  9.047674  8.245142  8.253266 13.48602  5 
##   addzero(x) 18.861615 18.960403 71.284716 26.622226 26.950662 265.02867  5 

---

単項プラスはケーキを取るように見えます。

Answer 2

一つの可能​​性は、オブジェクトの内部ストレージモード（タイプ）を変更するmode<-置換機能を使用することです。また、この論理的強制変換の場合には、倍数（すなわち数値）よりも整数が適している。 help(mode)から

mode(example_vec) <- "integer" 
example_vec 
# Y N M P L J H O F D 
# 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 

-

mode(x) <- "newmode"はnewmodeにオブジェクトxのモードを変更します。例えば"logical"、"integer"、"double"、"complex"、"raw"、"character"、"list"、"expression"、"name"、"symbol"と"function"ために、適切なas.newmode関数が存在する場合にのみサポートされています。 属性は保存されます。

ドキュメントもstorage.mode<-がmode<-のより効率的な原始的なバージョンであることを指摘しています。したがって、以下も使用できます。

storage.mode(example_vec) <- "integer" 

しかし@joranはコメントで指摘したようclass<-も同じことを同じように、それが見えます。