为何`as.list`处理`$`与`dplyr::select`的输出结果不同？

这两个操作的输出差异，本质是传入as.list()的对象类型完全不同，而as.list()对不同类型的输入有不同的处理逻辑：

1. as.list(iris$Species)：输入是因子向量 #

iris$Species是一个长度为150的因子型向量。当as.list()处理向量时，会把向量的每一个元素单独拆成列表的一个元素，最终得到的是包含150个元素的列表，每个元素都是单个带水平信息的因子值。

2. as.list(iris %>% select(Species))：输入是单列数据框 #

iris %>% select(Species)返回的是一个仅含一列的数据框（dplyr返回的是tibble，属于数据框的子类）。当as.list()处理数据框时，会把数据框的每一列作为列表的一个元素，所以最终得到的是只有1个元素的列表，这个元素就是完整的Species因子向量。

验证与等效写法 #

你可以用class()函数确认输入对象的类型：

class(iris$Species)
#> [1] "factor"

class(iris %>% select(Species))
#> [1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

如果想让第二种操作得到和第一种一致的结果，可以先把数据框转换成向量：

# 用dplyr的pull直接提取向量
as.list(pull(iris, Species))

# 或者从数据框中提取列向量
as.list((iris %>% select(Species))[[1]])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mfg3z0