如何將數據幀列轉換爲數字類型？

Question

如何將數據幀列轉換爲數值類型？

Answer 1

由於（仍）沒有人得到複選標記，我假設你有一些實際問題，主要是因爲你沒有指定要轉換爲numeric的矢量類型。我建議你應該使用transform函數來完成你的任務。

現在我要證明某些 「轉換異常」：

# 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) 

讓我們在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 

都一目瞭然，讓我們運行：

> 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" 

現在你可能會問自己「異常在哪裏？」好吧，我在R中碰到了很奇怪的東西，這不是最混亂的東西，但它可能會讓你困惑，尤其是如果你在躺在牀上之前閱讀它。

這裏是：前兩列是character。我特意撥打了2 ^和一個fake_char。找出這個character變量與Dirk在他的回覆中創建的變量的相似性。它實際上是一個numerical矢量轉換爲character。 3 ^rd和4 ^th列是factor，最後一個是「純粹」numeric。

如果您使用transform函數，則可以將fake_char轉換爲numeric，但不是char變量本身。

> 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 

，但如果你對fake_char和char_fac做同樣的事情，你會很幸運，並沒有NA的閃避：

> 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 

如果您保存轉化data.frame和檢查mode和class，你會得到：

> 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" 

因此，得出的結論是：是的，您可以將character載體轉換爲numeric載體，但前提是其元素可「轉換」爲numeric。如果向量中只有一個character元素，則在嘗試將該向量轉換爲numerical之一時會出錯。

而只是爲了證明我的觀點：

> 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 

而現在，只是爲了好玩（或實習），嘗試去猜測這些命令的輸出：

> fac <- as.factor(err) 
> fac 
??? 
> num <- as.numeric(fac) 
> num 
??? 

親切問候帕特里克·伯恩斯！ =）

Answer 2

如果x是數據框dat的列名，x是類型的因素，使用方法：

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

Answer 3

蒂姆是正確的，巴蒂爾有遺漏。下面是更多的例子：

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> 

我們data.frame現在有係數列（計數）和as.numeric()的數字摘要---這是錯誤，因爲它得到了數字因子水平的總結---和as.numeric(as.character())的（正確）摘要。

Answer 4

對我有幫助的東西：如果您有多個要變換的變量範圍（或多個變量），則可以使用sapply。

有點荒謬，但只是舉例：

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

說6-15列3，和你37數據幀需要被轉換爲數字可能之一：

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

Answer 5

用下面的代碼可以將所有的數據幀列轉換爲數字（X是我們想把它轉換成數據幀中的列）：

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

，以及用於將整個矩陣爲你的數字方法有兩種：要麼 ：

mode(X) <- "numeric" 

或：

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

或者您可以使用data.matrix功能一切轉換成數字，但要注意的因素有可能不能正確轉換，因此它是安全的一切轉化爲character第一：

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

我通常使用這最後一個如果我想轉換爲矩陣和數字同時

Answer 6

雖然其他人已經很好地涵蓋了這個話題，我想添加這個額外的快速思想/提示。您可以使用regexp事先檢查字符是否可能僅包含數字。

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) 

對於更復雜的正則表達式和一個整潔爲什麼要學習/體驗他們的能力看到這個非常好的網站：http://regexr.com/

Answer 7

我會添加評論（廣東話較低的等級）

只是爲了加上user276042和pangratz

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

這將覆蓋現有的列X

012的值

Answer 8

要轉換一個數據幀列數字，你只需要做： -

因素數值： -

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

Answer 9

如果遇到有問題的：

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

乘坐看看你的小數點。如果他們是「，」而不是「」。 （例如「5,3」），上述不起作用。

一個潛在的解決方案是：

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

我相信這是在一些非英語國家相當普遍。

Answer 10

使用type.convert()和rapply()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" 

Answer 11

在我的電腦（R v.3.2.3），apply或sapply給錯誤。 lapply效果很好。

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

Answer 12

儘管您的問題嚴格依賴於數字，但在開始R時有很多轉換難以理解。我將致力於解決方法以提供幫助。這個問題類似於This Question。

類型轉換可能是R中的一個痛苦，因爲（1）因素不能直接轉換爲數字，它們需要首先轉換爲字符類，（2）日期是您通常需要處理的特例與分開，（3）跨數據幀列循環可能會非常棘手。幸運的是，「tidyverse」解決了大部分問題。

此解決方案使用mutate_each()將函數應用於數據框中的所有列。在這種情況下，我們想要應用type.convert()函數，它可以將字符串轉換爲數字。因爲R喜歡因素（不知道爲什麼），應該保持字符的字符列變成因子。爲了解決這個問題，mutate_if()函數用於檢測因素並更改爲字符的列。最後，我想展示如何使用lubridate將字符類中的時間戳更改爲日期時間，因爲這對於初學者來說通常也是一個障礙。

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_each(funs(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 

Answer 13

考慮到可能存在的字符列，這是基於@Abdou在Get column types of excel sheet automatically答案：

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) 

Answer 14

要轉換字符的數字你必須把它轉換成因子應用

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

必須使兩列具有相同的數據，因爲一列不能轉換爲數字。如果你做一個轉換它提供了以下錯誤

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

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

這樣，做同樣的兩個數據列後申請

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

它會轉換角色，成功的數字

Answer 15

如果數據幀具有多種類型的列，則某些字符，某些數字會嘗試將以下僅將包含數值的列轉換爲數字：

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]) 
    } 
}