用函數轉換數據幀中的所有數值變量

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我需要將轉換應用於大型數據框的所有數值變量。數據框也有其他類型的變量。我最初的想法是遍歷所有列，檢查它們是否數值，然後通過1000用函數轉換數據幀中的所有數值變量

我被困在我的代碼的功能劃分他們，希望得到一些指點的位置：

transformDivideThousand <- function(data_frame){ 
    for(i in ncol(data_frame)){ 
     if (is.numeric(data_frame[i])) { 
      data_frame[i]/1000 
     } 
    } 
    return(data_frame) 
}

功能的執行：

test <- transformDivideThousand(mypatients)

測試是一個數據框，但轉換是沒有發生。我在哪裏犯錯？
作爲一個額外的，我也想transformDivideThousand有一個可選的參數，我可以傳遞一個列表的名稱爲變量使用，如果是空的，比迭代所有的。

來源

2016-04-28 lf_araujo

您必須將結果重新分配到循環中。 'data_frame [[I]] < - data_frame [[I]]/1000'。使用雙方括號來提取一列;你應該學習'['和'[[''的區別。例如，'is.numeric（data_frame [i]）'幾乎不會返回'TRUE'。此外，循環沒有正確定義;應該是'for（i in 1：ncol（data_frame））'，否則只考慮最後一列。 – nicola

@ nicola的評論解釋了你的循環出了什麼問題。另一種選擇是使用sapply來標識數字列，這會產生更簡潔的代碼。例如，使用內置iris數據幀：

iris[, sapply(iris, is.numeric)] = 
     iris[, sapply(iris, is.numeric)]/1000

你可以只在數據幀上直接運行它，如上，或把它放在一個函數裏面：

tDT <- function(data_frame) { 

    data_frame[, sapply(data_frame, is.numeric)] = 
    data_frame[, sapply(data_frame, is.numeric)]/1000 

    return(data_frame) 

}

然後，運行：

iris.new = tDT(iris)

以供將來參考，每@ Nicola的評論，這裏是如何使for循環版本工作：

tDT2 <- function(data_frame) { 

    for (i in 1:ncol(data_frame)) { 
    if (is.numeric(data_frame[,i])) { 
     data_frame[,i] = data_frame[,i]/1000 
    } 
    } 
    return(data_frame) 
}

來源

2016-04-28 05:43:06 eipi10

用函數轉換數據幀中的所有數值變量

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