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]
    )
    })

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!

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]
    )
    })

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

sapply(yourdataframe, class)

你的dataframe是你正在使用的数据帧的名称

另一种选择是使用purrr包的map函数。

library(purrr)
map(df,class)