如何将数据帧列转换为数字类型?
当前回答
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)
其他回答
如果x是dataframe dat的列名,x的类型是factor,使用:
as.numeric(as.character(dat$x))
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)
与hablar::转换
要轻松地将多个列转换为不同的数据类型,可以使用hablar::convert。简单的语法:df %>% convert(num(a))将列a从df转换为数值。
详细的例子
让我们将mtcars的所有列转换为字符。
df <- mtcars %>% mutate_all(as.character) %>% as_tibble()
> df
# A tibble: 32 x 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4
2 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4
3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.61 1 1 4 1
与hablar::转换:
library(hablar)
# Convert columns to integer, numeric and factor
df %>%
convert(int(cyl, vs),
num(disp:wt),
fct(gear))
结果:
# A tibble: 32 x 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <int> <chr> <fct> <chr>
1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4
2 21 6 160 110 3.9 2.88 17.02 0 1 4 4
3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.61 1 1 4 1
4 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.44 1 0 3 1
使用下面的代码,您可以将所有数据帧的列转换为数字(X是我们想要转换它的列的数据帧):
as.data.frame(lapply(X, as.numeric))
要将整个矩阵转换为数字,你有两种方法: :
mode(X) <- "numeric"
or:
X <- apply(X, 2, as.numeric)
你也可以使用数据。矩阵函数将所有内容转换为数字,尽管要注意,因子可能无法正确转换,因此先将所有内容转换为字符会更安全:
X <- sapply(X, as.character)
X <- data.matrix(X)
如果我想同时转换成矩阵和数字,我通常使用最后一个
如果数据帧有多种类型的列,一些字符,一些数字尝试以下转换列包含数值为数值:
for (i in 1:length(data[1,])){
if(length(as.numeric(data[,i][!is.na(data[,i])])[!is.na(as.numeric(data[,i][!is.na(data[,i])]))])==0){}
else {
data[,i]<-as.numeric(data[,i])
}
}
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