3.3 转换数据类型
如果我们在数据导入阶段不指定数据类型，R会自动地给导入的数据集分配一个数据类型。但是，如果分配的数据类型和事实不符，我们可能会在后续的数据操作中遇到困难。因此数据类型转换是预处理阶段的基础性任务。
准备工作
完成之前的教程，导入employees.csv和salaries.csv给R进程。你必须给两个数据集指定了列名，以便执行下面的步骤。
实现步骤
执行下列步骤，转换数据类型。
1.首先，使用函数class查看每个属性的数据类型：
2.你也可以使用函数str查看所有属性的数据类型：
3.然后，你需要把birth_date和hire_date转换为日期格式：
4.你也需要把first_name和last_name转换为字符类型：
5.你可以再次使用str查看数据集：
6.而且，你可以把salaries中的from_date和to_date类型转换为日期类型：
运行原理
在本教程中，我们展示了如何对数据集中的每个属性进行数据类型转换。在进行转换之前，你必须首先查看每个属性的当前类型。为了确认数据类型，你可以使用函数class进行属性的类别判断。进一步，你可以使用函数str查看所有数据类型。
通过将函数str应用到employees数据框的输出，我们可以看到birth_date和hire_date都是因子类型的。但是，如果想通过birth_date属性计算一个人的年龄，就需要把它转换成日期格式。所以，我们使用函数as.Date把birth_date和hire_date都转换成日期格式。
而且，因子类型限制了属性在取值上的选择，我们并不能自由地给数据集添加记录。由于从数据集中准确地找到相同的姓和名并不容易，我们需要把last_name和first_name转换成字符类型。然后，在下一篇教程中，我们可以继续给数据集employees添加新的记录。最后，我们也应该把salaries数据集中的from_date和to_date转换成日期类型，以便在下一篇教程中进行日期计算。
更多技能
除了使用as函数转换数据类型，你也可以在数据导入阶段指定数据类型。以函数read.csv为例，你可以在colClasses参数中指定数据类型。如果你希望R自动地选择数据类型（即自动把emp_no转换为整型），只需要在colClasses中指明NA：
通过指定colClasses参数，emp_no、birth_date、first_name、last_name、gender和hire_date会分别转换成整型、日期类型、字符类型、字符类型、因子类型和日期类型。