如何将数据帧列转换为数字类型?
当前回答
要将数据帧列转换为数字，你只需要做:-
因数转换为数字:-
data_frame$column <- as.numeric(as.character(data_frame$column))
其他回答
由于(仍然)没有人得到对号，我假设您心中有一些实际问题，主要是因为您还没有指定要将哪种类型的向量转换为数字。我建议你应用变换函数来完成你的任务。
现在我要演示某些“转换异常”:
# create dummy data.frame
d <- data.frame(char = letters[1:5],
fake_char = as.character(1:5),
fac = factor(1:5),
char_fac = factor(letters[1:5]),
num = 1:5, stringsAsFactors = FALSE)
让我们看一下data.frame
> d
char fake_char fac char_fac num
1 a 1 1 a 1
2 b 2 2 b 2
3 c 3 3 c 3
4 d 4 4 d 4
5 e 5 5 e 5
让我们奔跑:
> sapply(d, mode)
char fake_char fac char_fac num
"character" "character" "numeric" "numeric" "numeric"
> sapply(d, class)
char fake_char fac char_fac num
"character" "character" "factor" "factor" "integer"
现在你可能会问自己“异常点在哪里?”好吧，我在R中遇到过非常奇怪的东西，这不是最令人困惑的事情，但它会让你困惑，尤其是如果你在睡觉前读了这篇文章。
开始:前两列是字符。我故意把第二个称为fake_char。注意这个字符变量与Dirk在他的回复中创建的一个字符变量的相似性。它实际上是一个转换成字符的数字向量。第三和第四列是因子，最后一列是“纯”数字。
如果使用transform函数，则可以将fake_char转换为数字类型，但不能将char变量本身转换为数字类型。
> transform(d, char = as.numeric(char))
char fake_char fac char_fac num
1 NA 1 1 a 1
2 NA 2 2 b 2
3 NA 3 3 c 3
4 NA 4 4 d 4
5 NA 5 5 e 5
Warning message:
In eval(expr, envir, enclos) : NAs introduced by coercion
但如果你在fake_char和char_fac上做同样的事情，你会很幸运，并且没有NA:
> transform(d, fake_char = as.numeric(fake_char),
char_fac = as.numeric(char_fac))
char fake_char fac char_fac num
1 a 1 1 1 1
2 b 2 2 2 2
3 c 3 3 3 3
4 d 4 4 4 4
5 e 5 5 5 5
如果你保存转换后的data.frame并检查模式和类，你会得到:
> D <- transform(d, fake_char = as.numeric(fake_char),
char_fac = as.numeric(char_fac))
> sapply(D, mode)
char fake_char fac char_fac num
"character" "numeric" "numeric" "numeric" "numeric"
> sapply(D, class)
char fake_char fac char_fac num
"character" "numeric" "factor" "numeric" "integer"
因此，结论是:是的，您可以将字符向量转换为数字向量，但前提是它的元素可以“转换”为数字。如果vector中只有一个字符元素，则在尝试将该vector转换为数值1时将会得到错误。
为了证明我的观点:
> err <- c(1, "b", 3, 4, "e")
> mode(err)
[1] "character"
> class(err)
[1] "character"
> char <- as.numeric(err)
Warning message:
NAs introduced by coercion
> char
[1] 1 NA 3 4 NA
现在，只是为了好玩(或练习)，试着猜测这些命令的输出:
> fac <- as.factor(err)
> fac
???
> num <- as.numeric(fac)
> num
???
向帕特里克·伯恩斯致以亲切的问候!=)
在我的PC (R v.3.2.3)中，apply或sapply给出错误。Lapply效果很好。
dt[,2:4] <- lapply(dt[,2:4], function (x) as.factor(as.numeric(x)))
要将字符转换为数字，您必须通过应用将其转换为因数
BankFinal1 <- transform(BankLoan, LoanApproval=as.factor(LoanApproval))
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp=as.factor(LoanApproval))
您必须用相同的数据创建两列，因为一列不能转换为数字。如果你做一次转换，它会给出如下错误
transform(BankData, LoanApp=as.numeric(LoanApproval))
警告信息: 在eval(替代(列表 (...)), `_ 数据”,parent.frame ()): 胁迫引入的NAs
所以，在做了两列相同的数据应用后
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp = as.numeric(LoanApp),
LoanApproval = as.numeric(LoanApproval))
它将成功地将字符转换为数字
蒂姆是对的，谢恩有个遗漏。以下是其他例子:
R> df <- data.frame(a = as.character(10:15))
R> df <- data.frame(df, num = as.numeric(df$a),
numchr = as.numeric(as.character(df$a)))
R> df
a num numchr
1 10 1 10
2 11 2 11
3 12 3 12
4 13 4 13
5 14 5 14
6 15 6 15
R> summary(df)
a num numchr
10:1 Min. :1.00 Min. :10.0
11:1 1st Qu.:2.25 1st Qu.:11.2
12:1 Median :3.50 Median :12.5
13:1 Mean :3.50 Mean :12.5
14:1 3rd Qu.:4.75 3rd Qu.:13.8
15:1 Max. :6.00 Max. :15.0
R>
我们的data.frame现在有了因子列的摘要(counts)和as.numeric()的数值摘要(这是错误的，因为它得到了数值因子级别)以及as.numeric(as.character())的(正确的)摘要。
考虑到可能存在char列，这是基于@Abdou在获取列类型的excel表格自动回答:
makenumcols<-function(df){
df<-as.data.frame(df)
df[] <- lapply(df, as.character)
cond <- apply(df, 2, function(x) {
x <- x[!is.na(x)]
all(suppressWarnings(!is.na(as.numeric(x))))
})
numeric_cols <- names(df)[cond]
df[,numeric_cols] <- sapply(df[,numeric_cols], as.numeric)
return(df)
}
df<-makenumcols(df)
