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
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
其他回答
我建议
sapply(foo, typeof)
如果你需要数据帧中向量的实际类型。Class()有点不同。
如果你不需要作为一个向量来获取这个信息(也就是说,你不需要它来做其他的编程),只需要使用str(foo)。
在这两种情况下,foo将被替换为数据帧的名称。
开始时最好使用?str()。为了探索一些例子,让我们制作一些数据:
set.seed(3221) # this makes the example exactly reproducible
my.data <- data.frame(y=rnorm(5),
x1=c(1:5),
x2=c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE),
X3=letters[1:5])
@Wilmer E Henao H的解决方案非常精简:
sapply(my.data, class)
y x1 x2 X3
"numeric" "integer" "logical" "factor"
使用str()可以得到这些信息和额外的好处(比如因子的级别和每个变量的前几个值):
str(my.data)
'data.frame': 5 obs. of 4 variables:
$ y : num 1.03 1.599 -0.818 0.872 -2.682
$ x1: int 1 2 3 4 5
$ x2: logi TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
$ X3: Factor w/ 5 levels "a","b","c","d",..: 1 2 3 4 5
@Gavin Simpson的方法也简化了,但提供的信息与class()略有不同:
sapply(my.data, typeof)
y x1 x2 X3
"double" "integer" "logical" "integer"
有关class、typeof和中间子元素mode的更多信息,请参阅这个优秀的SO线程:R中事物类型的全面调查。'mode'和'class'和'typeof'是不够的。
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
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。
另一种选择是使用purrr包的map函数。
library(purrr)
map(df,class)