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
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]
)
})
其他回答
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
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)
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
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]
)
})