如何将数据帧列转换为数字类型?
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虽然你的问题严格是关于数字的,但在开始r时,有许多转换是难以理解的。我将致力于解决帮助的方法。这个问题和这个问题类似。
在R中,类型转换可能是一种痛苦,因为(1)因子不能直接转换为数字,它们需要首先转换为字符类,(2)日期是一种特殊情况,通常需要单独处理,(3)跨数据帧列的循环可能很棘手。幸运的是,“潮流宇宙”已经解决了大部分问题。
This solution uses mutate_each() to apply a function to all columns in a data frame. In this case, we want to apply the type.convert() function, which converts strings to numeric where it can. Because R loves factors (not sure why) character columns that should stay character get changed to factor. To fix this, the mutate_if() function is used to detect columns that are factors and change to character. Last, I wanted to show how lubridate can be used to change a timestamp in character class to date-time because this is also often a sticking block for beginners.
library(tidyverse)
library(lubridate)
# Recreate data that needs converted to numeric, date-time, etc
data_df
#> # A tibble: 5 × 9
#> TIMESTAMP SYMBOL EX PRICE SIZE COND BID BIDSIZ OFR
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 2012-05-04 09:30:00 BAC T 7.8900 38538 F 7.89 523 7.90
#> 2 2012-05-04 09:30:01 BAC Z 7.8850 288 @ 7.88 61033 7.90
#> 3 2012-05-04 09:30:03 BAC X 7.8900 1000 @ 7.88 1974 7.89
#> 4 2012-05-04 09:30:07 BAC T 7.8900 19052 F 7.88 1058 7.89
#> 5 2012-05-04 09:30:08 BAC Y 7.8900 85053 F 7.88 108101 7.90
# Converting columns to numeric using "tidyverse"
data_df %>%
mutate_all(type.convert) %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(TIMESTAMP = as_datetime(TIMESTAMP, tz = Sys.timezone()))
#> # A tibble: 5 × 9
#> TIMESTAMP SYMBOL EX PRICE SIZE COND BID BIDSIZ OFR
#> <dttm> <chr> <chr> <dbl> <int> <chr> <dbl> <int> <dbl>
#> 1 2012-05-04 09:30:00 BAC T 7.890 38538 F 7.89 523 7.90
#> 2 2012-05-04 09:30:01 BAC Z 7.885 288 @ 7.88 61033 7.90
#> 3 2012-05-04 09:30:03 BAC X 7.890 1000 @ 7.88 1974 7.89
#> 4 2012-05-04 09:30:07 BAC T 7.890 19052 F 7.88 1058 7.89
#> 5 2012-05-04 09:30:08 BAC Y 7.890 85053 F 7.88 108101 7.90
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只需要添加user276042和pangratz
dat$x = as.numeric(as.character(dat$x))
这将覆盖现有列x的值
如果您不关心保留因子,并希望将其应用到任何可以转换为数字的列,我使用下面的脚本。 如果df是您的原始数据框架,您可以使用下面的脚本。
df[] <- lapply(df, as.character)
df <- data.frame(lapply(df, function(x) ifelse(!is.na(as.numeric(x)), as.numeric(x), x)))
顺便说一句,我参考了谢恩和乔兰的解决方案
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
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。
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