aL3*_*3xa 257
由于(仍然)没有人得到复选标记,我认为你有一些实际问题,主要是因为你没有指定你想要转换成什么类型的矢量numeric.我建议你应该应用transform函数来完成你的任务.
现在我要证明某些"转换异常":
# create dummy data.frame
d <- data.frame(char = letters[1:5],
fake_char = as.character(1:5),
fac = factor(1:5),
char_fac = factor(letters[1:5]),
num = 1:5, stringsAsFactors = FALSE)
让我们一瞥 data.frame
> d
char fake_char fac char_fac num
1 a 1 1 a 1
2 b 2 2 b 2
3 c 3 3 c 3
4 d 4 4 d 4
5 e 5 5 e 5
让我们运行:
> sapply(d, mode)
char fake_char fac char_fac num
"character" "character" "numeric" "numeric" "numeric"
> sapply(d, class)
char fake_char fac char_fac num
"character" "character" "factor" "factor" "integer"
现在你可能会问自己"哪里有异常？" 嗯,我碰到了很奇特的事情R,这是不是在最混杂的东西,但它可以迷惑你,特别是如果你滚进睡前阅读.
这里是:前两列是character.我故意打电话给第二个fake_char.找出这个character变量与Dirk在他的回复中创建的变量的相似性.它实际上是一个numerical转换为的向量character.3 次和4 次的列是factor,最后一个是"纯粹的" numeric.
如果使用transform函数,则可以转换fake_char为变量本身numeric,而不是char变量本身.
> transform(d, char = as.numeric(char))
char fake_char fac char_fac num
1 NA 1 1 a 1
2 NA 2 2 b 2
3 NA 3 3 c 3
4 NA 4 4 d 4
5 NA 5 5 e 5
Warning message:
In eval(expr, envir, enclos) : NAs introduced by coercion
但如果你在做同样的事情,fake_char和char_fac,你会很幸运,并摆脱无NA的:
> transform(d, fake_char = as.numeric(fake_char),
char_fac = as.numeric(char_fac))
char fake_char fac char_fac num
1 a 1 1 1 1
2 b 2 2 2 2
3 c 3 3 3 3
4 d 4 4 4 4
5 e 5 5 5 5
如果您保存已转换data.frame并检查mode并且class,您将获得:
> D <- transform(d, fake_char = as.numeric(fake_char),
char_fac = as.numeric(char_fac))
> sapply(D, mode)
char fake_char fac char_fac num
"character" "numeric" "numeric" "numeric" "numeric"
> sapply(D, class)
char fake_char fac char_fac num
"character" "numeric" "factor" "numeric" "integer"
因此,结论是:是的,您可以将character矢量转换为numeric一个,但numeric前提是它的元素是"可转换"的.如果character向量中只有一个元素,那么在尝试将该向量转换为numerical1 时会出错.
只是为了证明我的观点:
> err <- c(1, "b", 3, 4, "e")
> mode(err)
[1] "character"
> class(err)
[1] "character"
> char <- as.numeric(err)
Warning message:
NAs introduced by coercion
> char
[1] 1 NA 3 4 NA
现在,只是为了好玩(或练习),尝试猜测这些命令的输出:
> fac <- as.factor(err)
> fac
???
> num <- as.numeric(fac)
> num
???
亲切的问候帕特里克伯恩斯!=)
Jay*_*Jay 129
对我有帮助的东西:如果要转换的变量范围(或者只是一个变量),你可以使用sapply.
有点荒谬,但仅举例如:
data(cars)
cars[, 1:2] <- sapply(cars[, 1:2], as.factor)
假设数据帧的第3,6-15和37列需要转换为数字,可以:
dat[, c(3,6:15,37)] <- sapply(dat[, c(3,6:15,37)], as.numeric)
小智 83
如果x是dataframe的列名dat,并且x是因子类型,请使用:
as.numeric(as.character(dat$x))
Som*_*mum 22
我会添加评论(不能评价低)
只需添加user276042和pangratz
dat$x = as.numeric(as.character(dat$x))
这将覆盖现有列x的值
Dir*_*tel 15
蒂姆是对的,肖恩有一个遗漏.以下是其他示例:
R> df <- data.frame(a = as.character(10:15))
R> df <- data.frame(df, num = as.numeric(df$a),
numchr = as.numeric(as.character(df$a)))
R> df
a num numchr
1 10 1 10
2 11 2 11
3 12 3 12
4 13 4 13
5 14 5 14
6 15 6 15
R> summary(df)
a num numchr
10:1 Min. :1.00 Min. :10.0
11:1 1st Qu.:2.25 1st Qu.:11.2
12:1 Median :3.50 Median :12.5
13:1 Mean :3.50 Mean :12.5
14:1 3rd Qu.:4.75 3rd Qu.:13.8
15:1 Max. :6.00 Max. :15.0
R>
我们data.frame现在有一个因子列(计数)和数字摘要的摘要as.numeric()---这是错误的,因为它得到了数字因子水平---和(正确)的摘要as.numeric(as.character()).
Mat*_*cho 15
虽然您的问题严格依赖于数字,但在开始使用R时,很多转换都很难理解.我的目标是解决方法问题.这个问题类似于这个问题.
类型转换可能是R的痛苦,因为(1)因素不能直接转换为数字,它们需要先转换为字符类,(2)日期是您通常需要单独处理的特殊情况,以及(3)跨数据帧列循环可能很棘手.幸运的是,"tidyverse"解决了大部分问题.
此解决方案用于mutate_each()将函数应用于数据框中的所有列.在这种情况下,我们想要应用type.convert()函数,它可以将字符串转换为数字.因为R喜欢因素(不确定原因)应该保持字符的字符列变为因子.要解决此问题,该mutate_if()函数用于检测作为因子的列并更改为字符.最后,我想展示如何使用lubridate将字符类中的时间戳更改为日期时间,因为这通常也是初学者的一个难点.
library(tidyverse)
library(lubridate)
# Recreate data that needs converted to numeric, date-time, etc
data_df
#> # A tibble: 5 × 9
#> TIMESTAMP SYMBOL EX PRICE SIZE COND BID BIDSIZ OFR
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 2012-05-04 09:30:00 BAC T 7.8900 38538 F 7.89 523 7.90
#> 2 2012-05-04 09:30:01 BAC Z 7.8850 288 @ 7.88 61033 7.90
#> 3 2012-05-04 09:30:03 BAC X 7.8900 1000 @ 7.88 1974 7.89
#> 4 2012-05-04 09:30:07 BAC T 7.8900 19052 F 7.88 1058 7.89
#> 5 2012-05-04 09:30:08 BAC Y 7.8900 85053 F 7.88 108101 7.90
# Converting columns to numeric using "tidyverse"
data_df %>%
mutate_all(type.convert) %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(TIMESTAMP = as_datetime(TIMESTAMP, tz = Sys.timezone()))
#> # A tibble: 5 × 9
#> TIMESTAMP SYMBOL EX PRICE SIZE COND BID BIDSIZ OFR
#> <dttm> <chr> <chr> <dbl> <int> <chr> <dbl> <int> <dbl>
#> 1 2012-05-04 09:30:00 BAC T 7.890 38538 F 7.89 523 7.90
#> 2 2012-05-04 09:30:01 BAC Z 7.885 288 @ 7.88 61033 7.90
#> 3 2012-05-04 09:30:03 BAC X 7.890 1000 @ 7.88 1974 7.89
#> 4 2012-05-04 09:30:07 BAC T 7.890 19052 F 7.88 1058 7.89
#> 5 2012-05-04 09:30:08 BAC Y 7.890 85053 F 7.88 108101 7.90
Meh*_*ian 14
使用以下代码,您可以将所有数据框列转换为数字(X是我们要转换它的列的数据框):
as.data.frame(lapply(X, as.numeric))
并且为了将整个矩阵转换为数字,您有两种方式:要么:
mode(X) <- "numeric"
要么:
X <- apply(X, 2, as.numeric)
或者,您可以使用data.matrix函数将所有内容转换为数字,但要注意这些因素可能无法正确转换,因此将所有内容转换为character第一个更安全:
X <- sapply(X, as.character)
X <- data.matrix(X)
如果我想同时转换为矩阵和数字,我通常使用最后一个
Gor*_*rka 11
如果您遇到以下问题:
as.numeric(as.character(dat$x))
看看你的小数点.如果它们是","而不是"." (例如"5,3")以上不起作用.
潜在的解决方案是:
as.numeric(gsub(",", ".", dat$x))
我相信这在一些非英语国家很常见.
通用方式使用type.convert()和rapply():
convert_types <- function(x) {
stopifnot(is.list(x))
x[] <- rapply(x, utils::type.convert, classes = "character",
how = "replace", as.is = TRUE)
return(x)
}
d <- data.frame(char = letters[1:5],
fake_char = as.character(1:5),
fac = factor(1:5),
char_fac = factor(letters[1:5]),
num = 1:5, stringsAsFactors = FALSE)
sapply(d, class)
#> char fake_char fac char_fac num
#> "character" "character" "factor" "factor" "integer"
sapply(convert_types(d), class)
#> char fake_char fac char_fac num
#> "character" "integer" "factor" "factor" "integer"
要将数据框列转换为数字，您只需执行以下操作：-
因子到数字：-
data_frame$column <- as.numeric(as.character(data_frame$column))