3.5　检查和更改类

直接在命令提示符下，以交互的方式键入类class的函数名来检查变量是很有用的。但是如果想在脚本中测试对象的类型，则最好用is函数，或针对某个类写的特定函数。通常，我们会做这样的测试：

  1. if(!is(x, "some_class")) 
  2. { 
  3.     # 采取某些纠正措施 
  4. }

大部分的类都会有自己的is.*函数。通常，直接调用它们比使用通用is函数稍显高效。例如：

  1. is.character("red lorry, yellow lorry")
  3. ## [1] TRUE
  5. is.logical(FALSE)
  7. ## [1] TRUE
  9. is.list(list(a = 1, b = 2))
  11. ## [1] TRUE

以下命令可查看在base包中所有的is函数：

  1. ls(pattern = "^is", baseenv())
  3. ## [1] "is.array" "is.atomic" 
  4. ## [3] "is.call" "is.character" 
  5. ## [5] "is.complex" "is.data.frame" 
  6. ## [7] "is.double" "is.element" 
  7. ## [9] "is.environment" "is.expression"
  8. ## [11] "is.factor" "is.finite" 
  9. ## [13] "is.function" "is.infinite" 
  10. ## [15] "is.integer" "is.language"
  11. ## [17] "is.list" "is.loaded"
  12. ## [19] "is.logical" "is.matrix" 
  13. ## [21] "is.na" "is.na.data.frame" 
  14. ## [23] "is.na.numeric_version" "is.na.POSIXlt" 
  15. ## [25] "is.na<-" "is.na<-.default" 
  16. ## [27] "is.na<-.factor" "is.name"
  17. ## [29] "is.nan" "is.null" 
  18. ## [31] "is.numeric" "is.numeric.Date"
  19. ## [33] "is.numeric.difftime" "is.numeric.POSIXt"
  20. ## [35] "is.numeric_version" "is.object"
  21. ## [37] "is.ordered" "is.package_version" 
  22. ## [39] "is.pairlist" "is.primitive" 
  23. ## [41] "is.qr" "is.R" 
  24. ## [43] "is.raw" "is.recursive"
  25. ## [45] "is.single" "is.symbol"
  26. ## [47] "is.table" "is.unsorted" 
  27. ## [49] "is.vector" "isatty" 
  28. ## [51] "isBaseNamespace" "isdebugged" 
  29. ## [53] "isIncomplete" "isNamespace"
  30. ## [55] "isOpen" "isRestart" 
  31. ## [57] "isS4" "isSeekable" 
  32. ## [59] "isSymmetric" "isSymmetric.matrix" 
  33. ## [61] "isTRUE"

在上例中，ls列出所有的变量名，"^is"是一个正则表达式，它意味着“匹配所有以'is'开头的字符串”，而baseenv函数则返回base包中所有的环境。环境是相对高级的话题，将在第6章讨论，现在不用拘泥于它的含义。

assertive包3含有更多is函数，命名方式更加一致。

3 这个包是我写的。

有点奇怪的是，is.numeric函数对整数和浮点数都返回TRUE值。如果我们只测试浮点数，则须使用is.double。然而，一般无需这么做，因为在R中浮点和整数几乎能互换使用。请注意，在下例中，在数字后面添加L后缀就能把它转换为整数：

  1. is.numeric(1)
  3. ## [1] TRUE
  5. is.numeric(1L)
  7. ## [1] TRUE
  9. is.integer(1)
  11. ## [1] FALSE
  13. is.integer(1L)
  15. ## [1] TRUE
  17. is.double(1)
  19. ## [1] TRUE
  21. is.double(1L)
  23. ## [1] FALSE

有时候，我们想改变一个对象的类型。这就是所谓的转型（casting），大部分的is*函数都有与之对应的as*函数。尽可能使用特定的as*函数而非单纯的as函数，因为它们通常更有效，而且往往针对该类会有额外的逻辑。例如，当尝试把字符串转换为数字时，as.numeric比单独的as函数效率稍高，虽然两者皆可使用：

  1. x <- "123.456" 
  2. as(x, "numeric")
  4. ## [1] 123.5
  6. as.numeric(x)
  8. ## [1] 123.5

注意

R能打印到小数点后第几位取决于R的设置。你可以使用options(digits=n)来设置全局默认选项，其中n在1和22之间。第7章将再讨论如何控制打印数字。

然而，请注意在下例中，当一个向量被转换成一个数据框时（类似电子表格的数据变量），as函数抛出一个错误：

  1. y <- c(2, 12, 343, 34997)   #请参考 http://oeis.org/A192892 
  2. as(y, "data.frame") 
  3. as.data.frame(y)

注意

一般情况下，特定类的变量的使用应始终优先于标准函数as。

尽管不推荐（见16.7节，类的分配另有用途），我们也可以直接给对象分配一个新的类以改变其类型：

  1. x <- "123.456" 
  2. class(x) <- "numeric" 
  3. x
  5. ## [1] 123.5
  7. is.numeric(x)
  9. ## [1] TRUE