从dataset/变量中删除自定义(第二个)类

Question

我一直在使用hmisc包中的一个名为haven_labelled (有时只是labelled)的类。它的目的是从Stata .dta数据集导入列标签。当试图在dataframe上使用plm时，我得到了以下错误：

Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) : 
  cannot coerce class ‘c("pseries", "haven_labelled")’ to a data.frame

课程如下：

> class(actualdataset)
[1] "pdata.frame" "data.frame"
> class(actualdataset$examplevar)
[1] "pseries"        "haven_labelled"

因此，我想从这个数据库中删除haven_labelled类。很遗憾，我未能重现这一错误。我认为这与我的var有关，因为我的actualdataset是双类的，其中包括有haven_labelled。请参阅下面的示例数据集。

library(data.table)
library(plm)
library(Hmisc)
set.seed(1)
DT <- data.table(panelID = sample(50,50),                                                    # Creates a panel ID
                      Country = c(rep("A",30),rep("B",50), rep("C",20)),       
                      some_NA = sample(0:5, 6),                                             
                      some_NA_factor = sample(0:5, 6),         
                      Group = c(rep(1,20),rep(2,20),rep(3,20),rep(4,20),rep(5,20)),
                      Time = rep(seq(as.Date("2010-01-03"), length=20, by="1 month") - 1,5),
                      norm = round(runif(100)/10,2),
                      Income = sample(100,100),
                      Happiness = sample(10,10),
                      Sex = round(rnorm(10,0.75,0.3),2),
                      Age = round(rnorm(10,0.75,0.3),2),
                      Educ = round(rnorm(10,0.75,0.3),2))           
DT [, uniqueID := .I]                                                                        # Creates a unique ID     
DT[DT == 0] <- NA                                                                            # https://stackoverflow.com/questions/11036989/replace-all-0-values-to-na
DT$some_NA_factor <- factor(DT$some_NA_factor)
labels <- data.table::fread("Varcode Variables
                         panelID a
                         Country b
                         Group c
                         Time d
                         norm e
                         Income f
                         Happiness g
                         Sex h
                         Age i
                         Educ j
                         uniqueID k                         
                         ", header = TRUE)
for (i in seq_len(ncol(DT))) { 
    label(DT[[i]]) <-  labels$Variables[match(names(DT)[i], labels$Varcode)] 
 }
DTp <- plm::pdata.frame(DT, index= c("panelID", "Time"))
result <- plm(Happiness ~ Income, data=DTp, model="within")

> class(DTp)
[1] "pdata.frame" "data.frame"
> class(DTp$Income)
[1] "pseries"  "labelled" "integer" 

有什么建议吗？

编辑:我在想一些事情如下：

for for (i in seq_len(ncol(DT)) {
    if (sapply(DT, function(x) class(x)[1L]) == "haven_labelled") { 
        attr(DT[,i],"class[1L]") <- "integer"
    }
 }

编辑2:在应用plm时，答案可以防止任何错误。遗憾的是，所有的coefficients，standard errors都是零。P-values和t-values是NA。我不知道是什么原因造成的。

Answer 1

此解决方案基于提供的数据集DTp，根据原始数据集更改labelled和labelled_ch。

for (i in seq_len(ncol(DTp))) {
  if (any(class(DTp[,i]) == "labelled")) {
    #browser()
    ind = which(class(DTp[,i])=="labelled")
    attr(DTp[,i],"class")[ind] <- "labelled_ch"
  }
}