如何将数据框列转换为数字类型？-Java 学习之路

214

如何将数据框列转换为数字类型？

16 回答

117
如果 x 是dataframe dat 的列名，而 x 是因子类型，请使用：
```
as.numeric(as.character(dat$x))
```
回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00
14
要将数据框列转换为数字，您只需执行以下操作： -

要素到数字： -
```
data_frame$column <- as.numeric(as.character(data_frame$column))
```
回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

如果数据框有多种类型的列，某些字符，某些数字会尝试以下操作，只将包含数值的列转换为数字：

for (i in 1:length(data[1,])){
  if(length(as.numeric(data[,i][!is.na(data[,i])])[!is.na(as.numeric(data[,i][!is.na(data[,i])]))])==0){}
  else {
    data[,i]<-as.numeric(data[,i])
  }
}

回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

考虑到可能存在char列，这是基于@Abdou在Get column types of excel sheet automatically回答：

makenumcols<-function(df){
df<-as.data.frame(df)
cond <- apply(df, 2, function(x) {
  x <- x[!is.na(x)]
  all(suppressWarnings(!is.na(as.numeric(x))))
})
numeric_cols <- names(df)[cond]
df[,numeric_cols] <- apply(df[,numeric_cols],2, as.character) # deals with factors
df[,numeric_cols] <- sapply(df[,numeric_cols], as.numeric)
return(df)
}
df<-makenumcols(df)

回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

6
要将字符转换为数字，您必须通过应用将其转换为因子
```
BankFinal1 <- transform(BankLoan,   LoanApproval=as.factor(LoanApproval))
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp=as.factor(LoanApproval))
```
您必须使用相同的数据创建两列，因为一列无法转换为数字 . 如果您进行一次转换，则会出现以下错误
```
transform(BankData, LoanApp=as.numeric(LoanApproval))
```
警告信息：
在eval（substitute（list（...）），_ data，parent.frame（））中：
通过强制引入的NA

所以，做了两列相同的数据后应用
```
BankFinal1 < transform(BankFinal1, LoanApp      = as.numeric(LoanApp), 
                                   LoanApproval = as.numeric(LoanApproval))
```
它会成功地将字符转换为数字
回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00
10
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
回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

蒂姆是对的，谢恩有一个遗漏 . 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>

我们的 data.frame 现在有一个因子列的摘要（计数）和 as.numeric() 的数字摘要---这是错误的，因为它得到了数字因子水平---和 as.numeric(as.character()) 的（正确）摘要 .

回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

19
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 .

可能的解决方案是：
```
as.numeric(gsub(",", ".", dat$x))
```
我相信这在一些非英语国家很常见 .
回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

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为 numeric 的矢量类型 . 我建议你应该使用 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？”好吧，我在R中碰到了很奇怪的东西，这不是最令人困惑的东西，但它会让你感到困惑，特别是如果你在睡觉之前读到这个 .

这里是：前两列是 character . 我故意叫第二个 fake_char . 发现这个 character 变量与Dirk在回复中创建的变量的相似性 . 它实际上是一个 numerical 向量转换为 character . 第3和第4列是 factor ，最后一列是"purely" numeric .

如果使用 transform 函数，则可以将 fake_char 转换为 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

但是如果你在 fake_char 和 char_fac 做同样的事情，你'll be lucky, and get away with no NA'：

> 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

如果您保存已转换的 data.frame 并检查 mode 和 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"

所以，结论是： Yes, you can convert character vector into a numeric one, but only if it's elements are "convertible" to numeric. 如果向量中只有一个 character 元素，那么在尝试将该向量转换为 numerical 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

而现在，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Patrick Burns！ =）

回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

使用 type.convert() 和 rapply() 的通用方式：

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"

回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

231
在我的电脑（R v.3.2.3）中， apply 或 sapply 给出错误 . lapply 运作良好 .
```
dt[,2:4] <- lapply(dt[,2:4], function (x) as.factor(as.numeric(x)))
```
回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00
0
对我有帮助的东西：如果要转换的变量范围（或者只有一个变量），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)
```
假设您的数据帧的第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)
```
回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

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This Question .

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 .

此解决方案使用 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（不确定为什么）应该保持字符的字符列变为因子 . 要解决此问题， 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，因为这也是通常是初学者的坚持块 .

library(tidyverse) 
library(lubridate)

# Recreate data that needs converted to numeric, date-time, etc
data_df
#> # A tibble: 5 Ã— 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 Ã— 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

回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

68
虽然其他人已经很好地讨论了这个话题，但我想补充一下这个额外的快速思路/提示 . 您可以使用regexp提前检查字符是否可能只包含数字 .
```
for(i in seq_along(names(df)){
     potential_numcol[i] <- all(!grepl("[a-zA-Z]",d[,i]))
}
# and now just convert only the numeric ones
d <- sapply(d[,potential_numcol],as.numeric)
```
对于更复杂的正则表达式和一个简洁的学习/体验他们的力量，请看这个非常好的网站：http://regexr.com/
回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00
0
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，但请注意，这些因素可能无法正确转换，因此将所有内容转换为 character 更安全：
```
X <- sapply(X, as.character)
X <- data.matrix(X)
```
我通常使用 this last one 如果我想 to convert to matrix and numeric simultaneously
回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

与 hablar::convert

要轻松将多列转换为不同的数据类型，您可以使用 hablar::convert . 语法简单： df %>% convert(num(a)) 将列a从df转换为数字 .

Detailed example

让我们将 mtcars 的所有列转换为字符 .

df <- mtcars %>% mutate_all(as.character) %>% as_tibble()

> df
# A tibble: 32 x 11
   mpg   cyl   disp  hp    drat  wt    qsec  vs    am    gear  carb 
   <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
 1 21    6     160   110   3.9   2.62  16.46 0     1     4     4    
 2 21    6     160   110   3.9   2.875 17.02 0     1     4     4    
 3 22.8  4     108   93    3.85  2.32  18.61 1     1     4     1

使用 hablar::convert ：

library(hablar)

# Convert columns to integer, numeric and factor
df %>% 
  convert(int(cyl, vs),
          num(disp:wt),
          fct(gear))

结果是：

# A tibble: 32 x 11
   mpg     cyl  disp    hp  drat    wt qsec     vs am    gear  carb 
   <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <int> <chr> <fct> <chr>
 1 21        6  160    110  3.9   2.62 16.46     0 1     4     4    
 2 21        6  160    110  3.9   2.88 17.02     0 1     4     4    
 3 22.8      4  108     93  3.85  2.32 18.61     1 1     4     1    
 4 21.4      6  258    110  3.08  3.22 19.44     1 0     3     1

回复于 2024-04-25T07:47:11+08:00

如何将数据框列转换为数字类型？

16 回答

相关问题