如何将数据框列转换为数值类型？
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由于（仍然）没有人得到复选标记，我假设您有一些实际问题，主要是因为您没有指定要转换为的向量类型numeric。我建议你应该应用transform函数来完成你的任务。
现在我要演示某些“转换异常”：
# 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)
让我们一睹为快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
让我们运行：
> 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"
现在你可能会问自己“哪里有异常？” 好吧，我在 R 中遇到了一些非常奇怪的东西，这不是最令人困惑的事情，但它会让你感到困惑，尤其是如果你在上床睡觉之前阅读了这篇文章。
这里是：前两列是character. 我故意打电话给第二个fake_char。找出这个character变量与 Dirk 在他的回复中创建的变量的相似性。它实际上是一个numerical向量转换为character. 第3列和第 4列是factor，最后一列是“纯” numeric。
如果你使用transform函数，你可以转换fake_charinto numeric，但不能转换char变量本身。
> 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
但是如果你在 and 上做同样的事情fake_char，char_fac你会很幸运，并且没有 NA：
> 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
如果你保存转换data.frame并检查modeand class，你会得到：
> 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，结论是：是的，您可以将character向量转换为numeric一个，但前提是它的元素可以“转换”为numeric. 如果向量中只有一个character元素，则在尝试将该向量转换为一个时会出错numerical。
只是为了证明我的观点：
> 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
现在，只是为了好玩（或练习），尝试猜测这些命令的输出：
> fac <- as.factor(err)
> fac
???
> num <- as.numeric(fac)
> num
???
向帕特里克伯恩斯致以亲切的问候！=)
于 2010-02-19T00:31:30.730 回答
152
对我有帮助的东西：如果你有一系列变量要转换（或不止一个），你可以使用sapply.
有点荒谬，但例如：
data(cars)
cars[, 1:2] <- sapply(cars[, 1:2], as.factor)
假设数据框的第 3、6-15 和 37 列需要转换为数字，可以：
dat[, c(3,6:15,37)] <- sapply(dat[, c(3,6:15,37)], as.numeric)
于 2010-02-18T16:15:19.377 回答
101
如果x是 dataframe 的列名dat，并且x是类型因子，请使用：
as.numeric(as.character(dat$x))
于 2010-02-18T12:22:30.507 回答
32
我会添加评论（不能低评级）
只需添加 user276042 和 pangratz
dat$x = as.numeric(as.character(dat$x))
这将覆盖现有列 x 的值
于 2014-12-06T05:58:06.163 回答
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使用以下代码，您可以将所有数据框列转换为数字（X 是我们要转换它的列的数据框）：
as.data.frame(lapply(X, as.numeric))
并且要将整个矩阵转换为数字，您有两种方法：
mode(X) <- "numeric"
或者：
X <- apply(X, 2, as.numeric)
或者，您可以使用data.matrix函数将所有内容转换为数字，但请注意可能无法正确转换因子，因此将所有内容转换为character第一个更安全：
X <- sapply(X, as.character)
X <- data.matrix(X)
如果我想同时转换为矩阵和数字，我通常使用最后一个
于 2014-03-18T23:27:47.080 回答
19
虽然您的问题完全是关于数字的，但在开始 R 时，有许多转换难以理解。我的目标是解决方法来提供帮助。这个问题类似于This Question。
类型转换在 R 中可能很麻烦，因为 (1) 因子不能直接转换为数字，它们需要首先转换为字符类，(2) 日期是您通常需要单独处理的特殊情况，以及(3) 跨数据框列的循环可能很棘手。幸运的是，“tidyverse”已经解决了大部分问题。
此解决方案用于mutate_each()将函数应用于数据框中的所有列。在这种情况下，我们要应用该type.convert()函数，它可以将字符串转换为数字。因为 R 喜欢因子（不知道为什么）应该保留字符的字符列被更改为因子。为了解决这个问题，该mutate_if()函数用于检测作为因素的列并更改为字符。最后，我想展示如何使用 lubridate 将字符类中的时间戳更改为日期时间，因为这通常也是初学者的一个难题。
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 回答
17
如果您遇到以下问题：
as.numeric(as.character(dat$x))
看看你的小数点。如果它们是“，”而不是“。” （例如“5,3”）以上行不通。
一个潜在的解决方案是：
as.numeric(gsub(",", ".", dat$x))
我相信这在一些非英语国家很常见。
于 2015-07-15T14:12:13.413 回答
15
蒂姆是对的，而谢恩有一个遗漏。以下是其他示例：
R> df <- data.frame(a = as.character(10:15))
R> df <- data.frame(df, num = as.numeric(df$a),
numchr = as.numeric(as.character(df$a)))
R> df
a num numchr
1 10 1 10
2 11 2 11
3 12 3 12
4 13 4 13
5 14 5 14
6 15 6 15
R> summary(df)
a num numchr
10:1 Min. :1.00 Min. :10.0
11:1 1st Qu.:2.25 1st Qu.:11.2
12:1 Median :3.50 Median :12.5
13:1 Mean :3.50 Mean :12.5
14:1 3rd Qu.:4.75 3rd Qu.:13.8
15:1 Max. :6.00 Max. :15.0
R>
我们data.frame现在有一个因子列（计数）的摘要和as.numeric()--- 这是错误的，因为它得到了数字因子水平 --- 和as.numeric(as.character()).
于 2010-02-18T14:41:14.430 回答
12
type.convert()使用和的通用方式rapply()：
convert_types <- function(x) {
stopifnot(is.list(x))
x[] <- rapply(x, utils::type.convert, classes = "character",
how = "replace", as.is = TRUE)
return(x)
}
d <- data.frame(char = letters[1:5],
fake_char = as.character(1:5),
fac = factor(1:5),
char_fac = factor(letters[1:5]),
num = 1:5, stringsAsFactors = FALSE)
sapply(d, class)
#> char fake_char fac char_fac num
#> "character" "character" "factor" "factor" "integer"
sapply(convert_types(d), class)
#> char fake_char fac char_fac num
#> "character" "integer" "factor" "factor" "integer"
于 2015-10-10T05:35:29.347 回答
4
要将数据框列转换为数字，您只需执行以下操作：-
因子到数字：-
data_frame$column <- as.numeric(as.character(data_frame$column))
于 2015-04-18T07:25:01.917 回答
2
尽管其他人已经很好地涵盖了该主题，但我想添加这个额外的快速想法/提示。您可以使用正则表达式提前检查字符是否可能仅包含数字。
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)
有关更复杂的正则表达式和学习/体验其强大功能的简洁原因，请参阅这个非常好的网站：http ://regexr.com/
于 2014-10-24T08:53:03.780 回答
1
如果数据框有多种类型的列、一些字符、一些数字，请尝试以下操作以仅将包含数值的列转换为数字：
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])
}
}
于 2018-01-11T22:08:26.973 回答
1
与hablar::convert
要轻松地将多列转换为不同的数据类型，您可以使用hablar::convert. 简单语法：df %>% convert(num(a))将 a 列从 df 转换为数字。
详细示例
让我们将所有列转换mtcars为字符。
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
与hablar::convert：
library(hablar)
# Convert columns to integer, numeric and factor
df %>%
convert(int(cyl, vs),
num(disp:wt),
fct(gear))
结果是：
# 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 回答
1
考虑到可能存在 char 列，这基于Get column types of excel sheet 中的 @Abdou 自动回答：
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 回答
0
在我的电脑（R v.3.2.3）中，apply还是sapply报错。lapply效果很好。
dt[,2:4] <- lapply(dt[,2:4], function (x) as.factor(as.numeric(x)))
于 2016-03-11T04:13:37.170 回答
0
df是你的数据框。x是df您要转换的列
as.numeric(factor(df$x))
于 2019-12-04T16:57:57.177 回答
0
要将字符转换为数字，您必须通过应用将其转换为因子
BankFinal1 <- transform(BankLoan, LoanApproval=as.factor(LoanApproval))
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp=as.factor(LoanApproval))
您必须使用相同的数据制作两列，因为一列无法转换为数字。如果您进行一次转换，则会出现以下错误
transform(BankData, LoanApp=as.numeric(LoanApproval))
Warning message: In eval(substitute(list(...)), `_data`, parent.frame()) : NAs introduced by coercion
所以，在做了两列相同的数据之后
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp = as.numeric(LoanApp),
LoanApproval = as.numeric(LoanApproval))
它将成功地将字符转换为数字
于 2017-07-27T09:33:26.023 回答