データフレーム列を数値型に変換するにはどうすればよいですか？
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（まだ）誰もチェックマークを付けていないので、変換するベクトルのタイプを指定していないことが主な理由で、いくつかの実用的な問題を念頭に置いていると思いますnumeric。transformタスクを完了するには、関数を適用することをお勧めします。
今、私は特定の「変換異常」を実証しようとしています：
# 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)
一瞥してみましょう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
実行しましょう：
> 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"
今、あなたはおそらく「異常はどこにあるのか」と自問するでしょう。さて、私はRで非常に奇妙なことにぶつかりました。これは最も混乱することではありませんが、特にベッドに入る前にこれを読んだ場合、混乱する可能性があります。
最初の2つの列はcharacterです。私は故意に2番目のものを呼び出しましfake_charた。characterこの変数と、Dirkが返信で作成した変数との類似性を見つけます。これは実際にはにnumerical変換されたベクトルcharacterです。3列目と4列目はでfactor、最後の列は「純粋に」numericです。
transform関数を使用する場合、をに変換できますが、変数自体はfake_char変換できnumericません。char
> 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
fake_charしかし、あなたがとで同じことをするならchar_fac、あなたは幸運であり、NAなしで逃げることができます：
> 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
変換を保存しdata.frameてとを確認するmodeとclass、次のようになります。
> 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"
したがって、結論は次のとおりです。はい、ベクトルを1に変換できますが、その要素がに「変換可能」である場合に限ります。characternumericnumericベクトルに要素が1つしかない場合character、そのベクトルを1つに変換しようとすると、エラーが発生しますnumerical。
そして、私の主張を証明するためだけに：
> 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
そして今、楽しみ（または練習）のために、これらのコマンドの出力を推測してみてください：
> fac <- as.factor(err)
> fac
???
> num <- as.numeric(fac)
> num
???
パトリック・バーンズよろしくお願いします！=）
于 2010-02-19T00:31:30.730 に答える
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私を助けてくれたもの：変換する変数の範囲（または1つ以上）がある場合は、を使用できますsapply。
少し無意味ですが、例えば：
data(cars)
cars[, 1:2] <- sapply(cars[, 1:2], as.factor)
データフレームの列3、6〜15、37を数値に変換する必要があるとしましょう。
dat[, c(3,6:15,37)] <- sapply(dat[, c(3,6:15,37)], as.numeric)
于 2010-02-18T16:15:19.377 に答える
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xがデータフレームの列名でありdat、xタイプがfactorの場合は、次を使用します。
as.numeric(as.character(dat$x))
于 2010-02-18T12:22:30.507 に答える
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コメントを追加したと思います（低い評価はできません）
user276042とpangratzを追加するだけです
dat$x = as.numeric(as.character(dat$x))
これにより、既存の列xの値が上書きされます
于 2014-12-06T05:58:06.163 に答える
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次のコードを使用して、すべてのデータフレーム列を数値に変換できます（Xは、その列を変換するデータフレームです）。
as.data.frame(lapply(X, as.numeric))
行列全体を数値に変換するには、次の2つの方法があります。
mode(X) <- "numeric"
また：
X <- apply(X, 2, as.numeric)
または、data.matrix関数を使用してすべてを数値に変換することもできますが、係数が正しく変換されない可能性があるため、すべてをcharacter最初に変換する方が安全です。
X <- sapply(X, as.character)
X <- data.matrix(X)
行列と数値に同時に変換したい場合は、通常、この最後のものを使用します
于 2014-03-18T23:27:47.080 に答える
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あなたの質問は厳密に数値に関するものですが、Rを始めるときに理解するのが難しい多くの変換があります。私は役立つ方法に取り組むことを目指します。この質問は、この質問に似ています。
型変換はRで苦痛になる可能性があります。これは、（1）因子を直接数値に変換できないため、最初に文字クラスに変換する必要があり、（2）日付は通常、個別に処理する必要がある特殊なケースであり、 （3）データフレーム列をループするのは難しい場合があります。幸いなことに、「tidyverse」はほとんどの問題を解決しました。
このソリューションはmutate_each()、データフレーム内のすべての列に関数を適用するために使用します。この場合、type.convert()文字列を可能な限り数値に変換する関数を適用します。Rはファクターを愛しているため（理由はわかりません）、文字を保持する必要のある文字列がファクターに変更されます。これを修正するために、このmutate_if()関数を使用して、因子であり文字に変化する列を検出します。最後に、lubridateを使用して、文字クラスのタイムスタンプを日時に変更する方法を示したいと思いました。これは、初心者にとっても厄介な問題であることが多いためです。
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
于 2017-03-05T14:13:04.673 に答える
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次の問題が発生した場合：
as.numeric(as.character(dat$x))
小数点を見てください。「。」ではなく「、」の場合。（例：「5,3」）上記は機能しません。
考えられる解決策は次のとおりです。
as.numeric(gsub(",", ".", dat$x))
これは英語を話さない国ではかなり一般的だと思います。
于 2015-07-15T14:12:13.413 に答える
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ティムは正しいです、そしてシェーンは省略を持っています。追加の例を次に示します。
R> df <- data.frame(a = as.character(10:15))
R> df <- data.frame(df, num = as.numeric(df$a),
numchr = as.numeric(as.character(df$a)))
R> df
a num numchr
1 10 1 10
2 11 2 11
3 12 3 12
4 13 4 13
5 14 5 14
6 15 6 15
R> summary(df)
a num numchr
10:1 Min. :1.00 Min. :10.0
11:1 1st Qu.:2.25 1st Qu.:11.2
12:1 Median :3.50 Median :12.5
13:1 Mean :3.50 Mean :12.5
14:1 3rd Qu.:4.75 3rd Qu.:13.8
15:1 Max. :6.00 Max. :15.0
R>
これで、因子列（カウント）の要約と---data.frameの数値の要約が得られました。これは、数値の因子レベルを取得したため間違っています---との（正しい）要約です。as.numeric()as.numeric(as.character())
于 2010-02-18T14:41:14.430 に答える
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type.convert()とを使用する普遍的な方法rapply()：
convert_types <- function(x) {
stopifnot(is.list(x))
x[] <- rapply(x, utils::type.convert, classes = "character",
how = "replace", as.is = TRUE)
return(x)
}
d <- data.frame(char = letters[1:5],
fake_char = as.character(1:5),
fac = factor(1:5),
char_fac = factor(letters[1:5]),
num = 1:5, stringsAsFactors = FALSE)
sapply(d, class)
#> char fake_char fac char_fac num
#> "character" "character" "factor" "factor" "integer"
sapply(convert_types(d), class)
#> char fake_char fac char_fac num
#> "character" "integer" "factor" "factor" "integer"
于 2015-10-10T05:35:29.347 に答える
4
データフレーム列を数値に変換するには、次のことを行う必要があります。-
数値への因数分解：-
data_frame$column <- as.numeric(as.character(data_frame$column))
于 2015-04-18T07:25:01.917 に答える
2
他の人はこのトピックをかなりうまくカバーしていますが、私はこの追加の簡単な考え/ヒントを追加したいと思います。正規表現を使用して、文字が数字のみで構成されている可能性があるかどうかを事前に確認できます。
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)
より洗練された正規表現と、その力を学ぶ/体験するためのきちんとした理由については、この本当に素晴らしいWebサイトを参照してください：http：//regexr.com/
于 2014-10-24T08:53:03.780 に答える
1
char列が存在する可能性があることを考慮すると、これはExcelシートのGet列タイプの@Abdouに基づいて自動的に回答します。
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)
于 2017-06-15T14:32:22.760 に答える
1
データフレームに複数のタイプの列（一部の文字、一部の数値）がある場合、数値を含む列のみを数値に変換するには、次のことを試してください。
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])
}
}
于 2018-01-11T22:08:26.973 に答える
1
hablar::convertを使用
複数の列を異なるデータ型に簡単に変換するには、を使用できますhablar::convert。単純な構文：df %>% convert(num(a))列aをdfから数値に変換します。
詳細な例
のすべての列mtcarsを文字に変換しましょう。
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
とhablar::convert：
library(hablar)
# Convert columns to integer, numeric and factor
df %>%
convert(int(cyl, vs),
num(disp:wt),
fct(gear))
結果：
# 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
于 2018-11-04T11:02:14.587 に答える
0
私のPC（R v.3.2.3）で、applyまたはsapplyエラーを出します。lapplyうまく機能します。
dt[,2:4] <- lapply(dt[,2:4], function (x) as.factor(as.numeric(x)))
于 2016-03-11T04:13:37.170 に答える
0
文字を数値に変換するには、適用して係数に変換する必要があります
BankFinal1 <- transform(BankLoan, LoanApproval=as.factor(LoanApproval))
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp=as.factor(LoanApproval))
1つの列は数値に変換できないため、同じデータで2つの列を作成する必要があります。1つの変換を行うと、以下のエラーが発生します
transform(BankData, LoanApp=as.numeric(LoanApproval))
Warning message: In eval(substitute(list(...)), `_data`, parent.frame()) : NAs introduced by coercion
したがって、同じデータの2つの列を実行した後、適用されます
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp = as.numeric(LoanApp),
LoanApproval = as.numeric(LoanApproval))
文字を数値に正常に変換します
于 2017-07-27T09:33:26.023 に答える
0
dfあなたのデータフレームです。変換したいx列ですdf
as.numeric(factor(df$x))
于 2019-12-04T16:57:57.177 に答える