另一种选择是使用purrr包的map函数。

library(purrr)
map(df,class)

sapply(yourdataframe, class)

你的dataframe是你正在使用的数据帧的名称

下面是一个函数，它是helpRFunctions包的一部分，它将返回数据帧中所有不同数据类型的列表，以及与该类型相关的特定变量名。

install.package('devtools') # Only needed if you dont have this installed.
library(devtools)
install_github('adam-m-mcelhinney/helpRFunctions')
library(helpRFunctions)
my.data <- data.frame(y=rnorm(5), 
                  x1=c(1:5), 
                  x2=c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE),
                  X3=letters[1:5])
t <- list.df.var.types(my.data)
t$factor
t$integer
t$logical
t$numeric

然后，您可以执行类似var(my.data[t$numeric])的操作。

希望这对你有帮助!

因为说得不清楚，我补充一下:

我正在寻找一种方法来创建一个表，其中保存所有数据类型的出现次数。

假设我们有一个data.frame，有两个数字列和一个逻辑列

dta <- data.frame(a = c(1,2,3), 
                  b = c(4,5,6), 
                  c = c(TRUE, FALSE, TRUE))

您可以用它来总结每种数据类型的列数

table(unlist(lapply(dta, class)))
# logical numeric 
#       1       2 

如果您有很多列，并且想要快速浏览，那么这个方法非常方便。

这个解决方案的灵感来自@Cybernetic的答案。

简单地传递你的数据帧到下面的函数:

data_types <- function(frame) {
  res <- lapply(frame, class)
  res_frame <- data.frame(unlist(res))
  barplot(table(res_frame), main="Data Types", col="steelblue", ylab="Number of Features")
}

生成数据帧中所有数据类型的图表。对于虹膜数据集，我们得到以下结果:

data_types(iris)

要获得一个带有类型和类的漂亮Tibble:

  purrr::map2_df(mtcars,names(mtcars), ~ {
    tibble(
      field = .y,
      type = typeof(.x),
      class_1 = class(.x)[1],
      class_2 = class(.x)[2]
    )
    })