Numerical_variables <- which(sapply(df, is.numeric))
# then extract column names 
Names <- names(Numerical_variables)

如果你有很多因子变量，你可以使用select_if函数。 安装dplyr包。有许多函数通过满足一个条件来分离数据。你可以设置条件。

像这样使用。

categorical<-select_if(df,is.factor)
str(categorical)

另一种方法可能如下:-

#extracting numeric columns from iris datset
(iris[sapply(iris, is.numeric)])

iris %>% dplyr::select(where(is.numeric)) #as per most recent updates

purrr的另一个选项是否定丢弃函数:

iris %>% purrr::discard(~!is.numeric(.))

如果你想要数值列的名称，你可以添加名称或冒号:

iris %>% purrr::discard(~!is.numeric(.)) %>% names

如果你只对列名感兴趣，那么使用这个:

names(dplyr::select_if(train,is.numeric))

PCAmixdata库有一个splitmix函数，它可以对给定的数据框架“YourDataframe”进行定量(数值数据)和定性(分类数据)的拆分，如下所示:

install.packages("PCAmixdata")
library(PCAmixdata)
split <- splitmix(YourDataframe)
X1 <- split$X.quanti(Gives numerical columns in the dataset) 
X2 <- split$X.quali (Gives categorical columns in the dataset)