仅选择数据框中的数字列

9 回答

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  另一种方式如下： -

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

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• 3

  这是其他答案的替代代码：

  x[, sapply(x, class) == "numeric"]
  

  用 data.table

  x[, lapply(x, is.numeric) == TRUE, with = FALSE]
  

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• 17

  如果您只对列名感兴趣，请使用：

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

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• 2

  如果您有许多因子变量，则可以使用 select_if 功能 . 安装dplyr软件包 . 有许多功能通过满足条件来分离数据 . 你可以设定条件 .

  像这样使用 .

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

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• 53

  库PCAmixdata具有functon splitmix，它可以分割给定数据帧“YourDataframe”的定量（数值数据）和定性（分类数据），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)
  

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• 1

  编辑：更新，以避免使用不明智的 sapply .

  由于数据框是一个列表，我们可以使用list-apply函数：

  nums <- unlist(lapply(x, is.numeric))
  

  然后是标准子集

  x[ , nums]
  
  ## don't use sapply, even though it's less code
  ## nums <- sapply(x, is.numeric)
  

  对于一个更现代的现代R我现在推荐

  x[ , purrr::map_lgl(x, is.numeric)]
  

  更少的代码，更少反映R的特殊怪癖，更简单，更强大，可用于数据库后端元素：

  dplyr::select_if(x, is.numeric)
  

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• 3

  dplyr软件包的 select_if( ）功能是一个优雅的解决方案：

  library("dplyr")
  select_if(x, is.numeric)
  

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• 223

  来自基础包的 Filter() 是该用例的完美功能：您只需编写代码：

  Filter(is.numeric, x)
  

  它也比 select_if() 快得多：

  library(microbenchmark)
  microbenchmark(
      dplyr::select_if(mtcars, is.numeric),
      Filter(is.numeric, mtcars)
  )
  

  返回（在我的计算机上） Filter 的中位数为60微秒， dplyr 的中位数为21 000微秒（快350倍） .

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• 0

  这不是直接回答问题，但可能非常有用，特别是如果你想要除了你的id列和因变量之外的所有数字列 .

  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))
  

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