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

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)