我使用R并使用read.csv()将数据加载到数据帧中。如何确定数据帧中每一列的数据类型?
当前回答
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。
其他回答
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]
)
})
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
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。
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