Как преобразовать столбец фрейма данных в числовой тип?

Что-то, что мне помогло: если у вас есть диапазоны переменных для преобразования (или чуть больше одного), вы можете использовать sapply.

Немного бессмысленно, но только, например:

data(cars)
cars[, 1:2] <- sapply(cars[, 1:2], as.factor)

Скажите, что столбцы 3, 6-15 и 37 из вас должны быть преобразованы в числовые:

dat[, c(3,6:15,37)] <- sapply(dat[, c(3,6:15,37)], as.numeric)

если x - это имя столбца dataframe dat, а x - фактор типа, используйте:

as.numeric(as.character(dat$x))

Я бы добавил комментарий (возможно, низкий рейтинг)

Просто добавьте на user276042 и pangratz

dat$x = as.numeric(as.character(dat$x))

Это переопределит значения существующего столбца x

Тим прав, и у Шейна есть упущение. Ниже приведены дополнительные примеры:

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> 

Наше data.frame теперь имеет сводку столбца факторов (счетчиков) и числовых сводок as.numeric() ---, который является неправильным, поскольку он получил уровни числового фактора --- и (правильное) резюме as.numeric(as.character()).

С помощью следующего кода вы можете преобразовать все столбцы фрейма данных в числовые (X - это кадр данных, который мы хотим преобразовать в его столбцы):

as.data.frame(lapply(X, as.numeric))

и для преобразования целой матрицы в числовой, у вас есть два пути: Или:

mode(X) <- "numeric"

или

X <- apply(X, 2, as.numeric)

В качестве альтернативы вы можете использовать функцию data.matrix, чтобы преобразовать все в числовые, хотя имейте в виду, что факторы могут не преобразовываться правильно, поэтому безопаснее сначала преобразовать все в character:

X <- sapply(X, as.character)
X <- data.matrix(X)

Обычно я использую этот последний, если я хочу, чтобы преобразовывался в матрицу и числовое число одновременно

В то время как ваш вопрос строго о числовых значениях, есть много преобразований, которые трудно понять при начале R. Я постараюсь обратиться к методам, чтобы помочь. Этот вопрос похож на этот вопрос.

Преобразование типов может быть проблемой в R, потому что (1) факторы не могут быть преобразованы непосредственно в числовые, их нужно сначала преобразовать в класс символов, (2) даты представляют собой особый случай, с которым вам обычно приходится иметь дело отдельно, и (3) цикл по столбцам фрейма данных может быть сложным. К счастью, "Tidyverse" решил большинство проблем.

Это решение использует mutate_each() для применения функции ко всем столбцам в фрейме данных. В этом случае мы хотим применить type.convert(), которая преобразует строки в числовые, где это возможно. Поскольку R любит факторы (не знаю почему), столбцы символов, которые должны оставаться символами, меняются на фактор. Чтобы исправить это, mutate_if() используется для обнаружения столбцов, которые являются факторами и переходят в символьные. Наконец, я хотел показать, как lubridate можно использовать для изменения метки времени в классе символов на дату-время, потому что это также часто является препятствующим блоком для начинающих.

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

Если у вас возникают проблемы с:

as.numeric(as.character(dat$x))

Взгляните на ваши десятичные знаки. Если они "," вместо "." (например, "5,3" ) выше не будет работать.

Потенциальное решение:

as.numeric(gsub(",", ".", dat$x))

Я считаю, что это довольно часто встречается в некоторых англоязычных странах.

Универсальный способ с использованием type.convert() и 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"

Чтобы преобразовать столбец фрейма данных в числовой, вам просто нужно: -

factor to numeric: -

data_frame$column <- as.numeric(as.character(data_frame$column))

Хотя другие хорошо освещали эту тему, я хотел бы добавить эту дополнительную подсказку/подсказку. Вы можете использовать regexp, чтобы заранее проверить, могут ли персонажи состоять только из числа.

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)

Для более сложных регулярных выражений и аккуратного, чтобы узнать/испытать свою силу, посмотрите этот действительно хороший сайт: http://regexr.com/

с хабларом :: конвертировать

Чтобы легко преобразовать несколько столбцов в разные типы данных, вы можете использовать hablar::convert. Простой синтаксис: df %>% convert(num(a)) преобразует столбец a из df в числовой.

Подробный пример

Позволяет преобразовать все столбцы mtcars в символ.

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    

С hablar::convert:

library(hablar)

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

результаты в:

# 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   

Если в кадре данных есть несколько типов столбцов, некоторые символы, некоторые числовые, попробуйте следующее, чтобы преобразовать только столбцы, содержащие числовые значения, в числовые:

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])
  }
}

Чтобы преобразовать символ в числовой, вы должны преобразовать его в коэффициент, применив

BankFinal1 <- transform(BankLoan,   LoanApproval=as.factor(LoanApproval))
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp=as.factor(LoanApproval))

Вам нужно сделать два столбца с одинаковыми данными, потому что один столбец не может преобразовать в числовой. Если вы делаете одно преобразование, оно дает ошибку ниже

transform(BankData, LoanApp=as.numeric(LoanApproval))

Warning message:
  In eval(substitute(list(...)), `_data`, parent.frame()) :
  NAs introduced by coercion

поэтому после выполнения двух столбцов одних и тех же данных примените

BankFinal1 < transform(BankFinal1, LoanApp      = as.numeric(LoanApp), 
                                   LoanApproval = as.numeric(LoanApproval))

он преобразует символ в числовое число успешно

Учитывая, что могут существовать столбцы с символами, это основано на @Abdou в разделе Получить типы столбцов таблицы Excel, который автоматически отвечает:

makenumcols<-function(df){
  df<-as.data.frame(df)
  df[] <- lapply(df, as.character)
  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] <- sapply(df[,numeric_cols], as.numeric)
  return(df)
}
df<-makenumcols(df)

В моем ПК (R v.3.2.3), apply или sapply дают ошибку. lapply работает хорошо.

dt[,2:4] <- lapply(dt[,2:4], function (x) as.factor(as.numeric(x)))