如何使用redcapAPI的exportRecordsTyped函数导入非因子类型数据？

原使用已弃用的redcapAPI::exportRecords从REDCap导入数据，代码如下：

data.df <- redcapAPI::exportRecords(rcon, 
                             forms = c("setup_log"),
                             labels = FALSE, 
                             factors = FALSE)

现改用新的exportRecordsTyped函数，但该函数默认会将所有字符串/分类变量转为因子类型，而后续代码依赖非因子数据。查阅帮助文档未找到类似factors=FALSE的参数，想了解如何用exportRecordsTyped实现非因子数据导入。目前已通过REDCapR::redcap_read_oneshot实现需求：

data.df <- REDCapR::redcap_read_oneshot(Redcap.url,
                                        Redcap.token,
                                        forms = c("setup_log"),
                                        verbose = FALSE
                                        )$data 

解决方法 #

方法1：使用categorical_as_factor参数（推荐） #

exportRecordsTyped提供了categorical_as_factor参数（默认值为TRUE），专门控制是否将分类变量转换为因子类型。设置为FALSE后，分类变量会以原始的字符串或数值格式返回，完全替代原exportRecords中factors=FALSE的功能：

data.df <- redcapAPI::exportRecordsTyped(
  rcon,
  forms = c("setup_log"),
  labels = FALSE,
  categorical_as_factor = FALSE
)

方法2：导入后批量转换因子为字符 #

如果你的redcapAPI版本未包含categorical_as_factor参数（较旧版本），可以在导入后手动将所有因子类型列转换为字符类型：

Base R实现

# 遍历数据框，仅转换因子列
data.df[] <- lapply(data.df, function(col) {
  if (is.factor(col)) as.character(col) else col
})

dplyr实现（更简洁）

library(dplyr)
data.df <- data.df %>%
  mutate(across(where(is.factor), as.character))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shannon