2012-05-12 80 views
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我有一個由數字和非數字列組成的數據框。字符和數字的數據框中的子集字符列

我想提取(子集)只有非數字列,所以字符的。雖然我能夠使用字符串將數字列子集:sub_num = x[sapply(x, is.numeric)],但我無法使用is.character表單進行相反的操作。誰能幫我?

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也許你可以張貼至少STR(X)'爲'子集我們。這樣我們就可以看到發生了什麼。 – Thilo

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作爲第一個猜測:你的人物列可能是因素嗎? – Thilo

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嗨Thilo,抱歉沒有發佈str(x)。正如你正確地建議我,字符列是因素!我錯誤地沒有檢查過它。我試圖運行你發佈的字符串,它完美的工作!非常感謝你!!!!!! – Elb

回答

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好吧,我對我的想法做了一個簡短的嘗試。

我可以確認的是,下面的代碼片段工作:

str(d) 
'data.frame': 5 obs. of 3 variables: 
    $ a: int 1 2 3 4 5 
    $ b: chr "a" "a" "a" "a" ... 
    $ c: Factor w/ 1 level "b": 1 1 1 1 1 


# Get all character columns 
d[, sapply(d, class) == 'character'] 

# Or, for factors, which might be likely: 
d[, sapply(d, class) == 'factor'] 

# If you want to get both factors and characters use 
d[, sapply(d, class) %in% c('character', 'factor')] 

使用正確的類,你sapply -approach的sapply功能之前,應該工作爲好,至少只要您插入缺失,

使用!is.numeric不規模非常好,如果你有不組numeric, factor, character中屬於類(一個我經常用的是POSIXct,例如)的方法

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R,數據和木工(我父親的交易)是關於工作的最佳工具。我同意'!is.numeric'對於'POSIXct'等不起作用,但是根據OPs參數,'!​​is.numeric'方法是最快的,而且鍵入的次數稍少。 –

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嘗試:

x[sapply(x, function(x) !is.numeric(x))] 

因爲它會拉動任何不是數字的因素和特徵。

編輯:

x <- data.frame(a=runif(10), b=1:10, c=letters[1:10], 
    d=as.factor(rep(c("A", "B"), each=5)), 
    e=as.Date(seq(as.Date("2000/1/1"), by="month", length.out=10)), 
    stringsAsFactors = FALSE) 

# > str(x) 
# 'data.frame': 10 obs. of 5 variables: 
# $ a: num 0.814 0.372 0.732 0.522 0.626 ... 
# $ b: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
# $ c: chr "a" "b" "c" "d" ... 
# $ d: Factor w/ 2 levels "A","B": 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 
# $ e: Date, format: "2000-01-01" "2000-02-01" ... 

x[sapply(x, function(x) !is.numeric(x))] 
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嗨泰勒!我試過你的代碼,但它不起作用,因爲我錯誤地沒有檢查列是因素而不是字符。但是..從這個謝謝你的幫助! – Elb

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這不是問題,因爲這會發現字符和因素,實際上不是數字,這是Thilo和我正在討論的問題。查看我的編輯。 –

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其他以前的答案是沒有說清楚。所以我發佈了這個方法。爲了獲得該字符列的名稱,你可以做以下的事情:

chrs <- sapply(df_data, is.character) 
chrCols <- names(df_data[, chrs]) 
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使用@泰勒例

x <- data.frame(a=runif(10), b=1:10, c=letters[1:10], 
    d=as.factor(rep(c("A", "B"), each=5)), 
    e=as.Date(seq(as.Date("2000/1/1"), by="month", length.out=10)), 
    stringsAsFactors = FALSE) 

In Base R 

base::Filter(Negate(is.numeric),x) 



    c d   e 
1 a A 2000-01-01 
2 b A 2000-02-01 
3 c A 2000-03-01 
4 d A 2000-04-01 
5 e A 2000-05-01 
6 f B 2000-06-01 
7 g B 2000-07-01 
8 h B 2000-08-01 
9 i B 2000-09-01 
10 j B 2000-10-01 
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