Transformer tout un data.frame en numérique

Pour les débutants, une fonction bien pratique expliquée pas par pas.
J’ai un data.frame nommé [*mondata*] avec les colonnes 5 à 15 contenant des "oui" ou "non". Je voudrai, pour des raisons qui me concernent, créer un nouveau data.frame [*mondata.n*] avec les mêmes colonnes codés en numérique, 0 pour "non" & 1 pour "oui" (J’ai déjà expliqué pourquoi c’était une mauvaise habitude mais ça peut quand même être parfois pratique voire indispensable). Le code est simple :
mondata.n <- as.data.frame(sapply(mondata[,5:15], function(x) as.numeric(x)-1))
Décorticons.

• La fonction [**sapply*] va me retourner une liste que je transforme en data.frame.
• Pour extraire des données d’un data.frame on utilise les crochets avec deux chiffres : les lignes (cas) avant la virgule & les colonnes (variables) après la virgule. Par exemple pour sortir la variable 6 on écrit :
  data[,6]
  et pour le cas n° 6 [1]
  data[6,].
  On peut bien entendu extraire plusieurs colonnes (ou lignes) avec par ex.
  data[,c(6,8,14)]
  pour ne sélectionner que les colonnes 6, 8 & 14. Comme je veux sélectionne une plage je simplifie avec
  5:15.
• Par défaut les facteurs sont codés en 1,2,.... Je vais donc avoir 1 pour "non" & 2 pour "oui" (les facteurs sont codés par ordre alphabétique sauf indication contraire). D’où le -1 pour voir un codage en 0/1. Et c’est tout. De plus comme il n’y a pas de boucle mais juste des fonctions vectorielles c’est très rapide. Et on peut faire mieux avec les packages [*purrr*] & [*dplyr*]. On utilise la fonction [**man*] qui se comporte comme une version améliorée de [**sapply*], dans sa version [**map_dfr*] qui va retourner un data.frame :
  – mondata.n <- map_dfr(mondata[,5:15], as.numeric)-1
• Bon le "-1" est un peu du bricolage. Écrivons ça correctement en utilisant des pipes : chaque [**%>%*] envoie le résultat de la ligne comme premier argument de la fonction suivante.
  1. mondata.n <- mondata[,5:15] %>%
  2. map_dfr( as.numeric) %>%
  3. 1

  Télécharger

• trois lignes d’accord, mais c’est clair, facilement évolutif.