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
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)
其他回答
编辑:更新，以避免使用不明智的应用。
由于数据帧是一个列表，我们可以使用list-apply函数:
nums <- unlist(lapply(x, is.numeric), use.names = FALSE)
然后是标准子集
x[ , nums]
## don't use sapply, even though it's less code
## nums <- sapply(x, is.numeric)
对于一个更习惯的现代R，我现在推荐
x[ , purrr::map_lgl(x, is.numeric)]
更少的可编程性，更少的反映R的特殊癖好，更直接，更健壮地用于数据库后端tibbles:
dplyr::select_if(x, is.numeric)
新版本的dplyr也支持以下语法:
x %>% dplyr::select(where(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))
另一种方法可能如下:-
#extracting numeric columns from iris datset
(iris[sapply(iris, is.numeric)])
Numerical_variables <- which(sapply(df, is.numeric))
# then extract column names
Names <- names(Numerical_variables)
