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。

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!

为了方便使用数据框架，这里有一个简单的base函数

col_classes <- function(df) {
  data.frame(
  variable = names(df),
  class = unname(sapply(df, class))
  )
}
col_classes(my.data)
  variable     class
1        y   numeric
2       x1   integer
3       x2   logical
4       X3 character

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

如果你以data.frame(而不是matrix)的形式导入csv文件，你也可以使用summary.default

summary.default(mtcars)

     Length Class  Mode   
mpg  32     -none- numeric
cyl  32     -none- numeric
disp 32     -none- numeric
hp   32     -none- numeric
drat 32     -none- numeric
wt   32     -none- numeric
qsec 32     -none- numeric
vs   32     -none- numeric
am   32     -none- numeric
gear 32     -none- numeric
carb 32     -none- numeric