假设，你有一个这样的data.frame:
x <- data.frame(v1=1:20,v2=1:20,v3=1:20,v4=letters[1:20])
如何只选择x中的数字列呢?
当前回答
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)
其他回答
这是其他答案的替代代码:
x[, sapply(x, class) == "numeric"]
用一个数据表
x[, lapply(x, is.numeric) == TRUE, with = FALSE]
dplyr包的select_if()函数是一个优雅的解决方案:
library("dplyr")
select_if(x, 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)
如果你只对列名感兴趣，那么使用这个:
names(dplyr::select_if(train,is.numeric))
这并不能直接回答问题，但非常有用，特别是当你想要除id列和因变量外的所有数字列时。
numeric_cols <- sapply(dataframe, is.numeric) %>% which %>%
names %>% setdiff(., c("id_variable", "dep_var"))
dataframe %<>% dplyr::mutate_at(numeric_cols, function(x) your_function(x))
