1

我有几个包含多列数字数据的表。列数可以变化。每个表有 3 列（Player、Team、Pos），它们没有数字数据。我想出了以下方法将除上述 3 之外的每一列转换为数字，但我遇到了一个我无法解释的错误。

这是功能

qb2 <- qb %>% mutate_at(grep("^(`?!`Player|`?!`Team|`?!`Pos).*$",
    colnames(.)),funs(as.numeric))

当以这种方式运行时，我在球员、球队和位置中得到 NA 故障排除我可以让它像这样部分工作

qb2 <- qb %>% mutate_at(grep("^(`?!`Player|Team|`?!`Pos).*$", 
    colnames(.)),funs(as.numeric))

Player 和 Pos 显示正确，但 Team 仍然是NA 我不确定为什么?!从 Team 中移除部分有效。

让我知道我缺少什么导致 grep/exclude 失败。

样本数据

structure(list(Player = c("Matt Schaub", "Jimmy Garoppolo", "Tom Savage", 
"Dan Orlovsky", "Cardale Jones", "Ryan Griffin", "Sean Mannion", 
"Luke McCown", "Scott Tolzien", "Dak Prescott", "Brandon Allen", 
"Garrett Grayson", "AJ McCarron", "Joe Callahan", "Matt Moore", 
"Matt Barkley", "Blake Bortles", "Stephen Morris", "Sean Renfree", 
"Mark Sanchez", "Jameill Showers", "Thad Lewis", "Jameis Winston", 
"Kellen Clemens", "Chad Henne", "Derek Anderson", "Bryce Petty", 
"Teddy Bridgewater", "Ryan Mallett", "EJ Manuel", "Nate Sudfeld", 
"Joe Webb", "Carson Wentz", "Trevor Siemian", "Mike Glennon", 
"Josh Johnson", "Joe Licata", "Brian Hoyer", "Geno Smith", "Joel Stave", 
"Ryan Nassib", "Paxton Lynch", "Ryan Fitzpatrick", "Jake Rudock", 
"Connor Cook", "Robert Griffin III", "Alex Tanney", "Brandon Doughty", 
"Philip Rivers", "Blaine Gabbert", "Case Keenum", "Matthew Stafford", 
"Matt Cassel", "Landry Jones", "Marquise Williams", "Colt McCoy", 
"Shaun Hill", "Aaron Murray", "Dustin Vaughan", "Tyler Bray", 
"Mike Bercovici", "Marcus Mariota", "Derek Carr", "Drew Stanton", 
"Matt McGloin", "Kirk Cousins", "Jared Goff", "Carson Palmer", 
"Drew Brees", "Nick Foles", "Cam Newton", "Alex Smith", "Russell Wilson", 
"Jake Heaps", "Andy Dalton", "Austin Davis", "David Fales", "Keith Wenning", 
"Brock Osweiler", "Bruce Gradkowski", "Zach Mettenberger", "Kevin Hogan", 
"Jeff Driskel", "Jay Cutler", "Connor Shaw", "Jake Coker", "Zac Dysert", 
"Chase Daniel", "Cody Kessler", "Logan Thomas", "Ryan Tannehill", 
"McLeod Bethel-Thompson", "Jerrod Johnson", "Tyrod Taylor", "Josh McCown", 
"Sam Bradford", "Matt Ryan", "Matt Simms"), Team = c("ATL", "NE", 
"HOU", "DET", "BUF", "TB", "LA", "NO", "IND", "DAL", "JAX", "NO", 
"CIN", "GB", "MIA", "ARI", "JAX", "IND", "ATL", "DEN", "DAL", 
"SF", "TB", "SD", "JAX", "CAR", "NYJ", "MIN", "BAL", "BUF", "WAS", 
"CAR", "PHI", "DEN", "TB", "BAL", "CIN", "CHI", "NYJ", "MIN", 
"NYG", "DEN", "NYJ", "DET", "OAK", "CLE", "TEN", "MIA", "SD", 
"SF", "LA", "DET", "TEN", "PIT", "GB", "WAS", "MIN", "KC", "PIT", 
"KC", "SD", "TEN", "OAK", "ARI", "OAK", "WAS", "LA", "ARI", "NO", 
"KC", "CAR", "KC", "SEA", "SEA", "CIN", "CLE", "CHI", "CIN", 
"HOU", "PIT", "SD", "KC", "SF", "CHI", "CHI", "ARI", "MIA", "PHI", 
"CLE", "NYG", "MIA", "PHI", "BAL", "BUF", "CLE", "PHI", "ATL", 
"ATL"), Pos = c("QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB"), `
Comp` = c("10", "11", "14", "16", "11", "13", 
"18", "18", "12", "10", "10", "10", "11", "16", "10", "8", "6", 
"5", "5", "10", "8", "12", "7", "8", "8", "7", "7", "6", "11", 
"10", "10", "9", "12", "7", "7", "8", "3", "7", "8", "8", "7", 
"6", "3", "8", "7", "4", "6", "7", "2", "4", "6", "4", "3", "6", 
"6", "7", "6", "3", "6", "3", "3", "5", "3", "2", "5", "5", "4", 
"3", "1", "4", "5", "3", "3", "3", "4", "4", "4", "3", "4", "3", 
"2", "2", "4", "3", "2", "2", "1", "4", "2", "2", "2", "1", "1", 
"2", "1", "1", "0", "0"), `
Att` = c("15", "18", "24", "25", 
"21", "23", "25", "27", "23", "12", "19", "16", "16", "23", "14", 
"24", "7", "9", "9", "13", "16", "21", "9", "15", "9", "14", 
"14", "7", "15", "18", "15", "16", "24", "12", "14", "11", "7", 
"10", "14", "13", "15", "7", "4", "11", "11", "8", "10", "9", 
"3", "10", "7", "6", "5", "12", "14", "11", "7", "5", "11", "9", 
"6", "5", "7", "6", "11", "5", "9", "5", "1", "8", "6", "4", 
"6", "10", "5", "9", "8", "8", "7", "3", "8", "6", "12", "4", 
"4", "5", "2", "10", "2", "3", "4", "1", "2", "3", "4", "1", 
"4", "3"), `
Pct` = c("66.7", "61.1", "58.3", "64.0", "52.4", 
"56.5", "72.0", "66.7", "52.2", "83.3", "52.6", "62.5", "68.8", 
"69.6", "71.4", "33.3", "85.7", "55.6", "55.6", "76.9", "50.0", 
"57.1", "77.8", "53.3", "88.9", "50.0", "50.0", "85.7", "73.3", 
"55.6", "66.7", "56.3", "50.0", "58.3", "50.0", "72.7", "42.9", 
"70.0", "57.1", "61.5", "46.7", "85.7", "75.0", "72.7", "63.6", 
"50.0", "60.0", "77.8", "66.7", "40.0", "85.7", "66.7", "60.0", 
"50.0", "42.9", "63.6", "85.7", "60.0", "54.5", "33.3", "50.0", 
"100.0", "42.9", "33.3", "45.5", "100.0", "44.4", "60.0", "100.0", 
"50.0", "83.3", "75.0", "50.0", "30.0", "80.0", "44.4", "50.0", 
"37.5", "57.1", "100.0", "25.0", "33.3", "33.3", "75.0", "50.0", 
"40.0", "50.0", "40.0", "100.0", "66.7", "50.0", "100.0", "50.0", 
"66.7", "25.0", "100.0", "0.0", "0.0"), `
Att/G` = c("15.0", 
"18.0", "24.0", "25.0", "21.0", "23.0", "25.0", "27.0", "23.0", 
"12.0", "19.0", "16.0", "16.0", "23.0", "14.0", "24.0", "7.0", 
"9.0", "9.0", "13.0", "16.0", "21.0", "9.0", "15.0", "9.0", "14.0", 
"14.0", "7.0", "15.0", "18.0", "15.0", "16.0", "24.0", "12.0", 
"14.0", "11.0", "7.0", "10.0", "14.0", "13.0", "15.0", "7.0", 
"4.0", "11.0", "11.0", "8.0", "10.0", "9.0", "3.0", "10.0", "7.0", 
"6.0", "5.0", "12.0", "14.0", "11.0", "7.0", "5.0", "11.0", "9.0", 
"6.0", "5.0", "7.0", "6.0", "11.0", "5.0", "9.0", "5.0", "1.0", 
"8.0", "6.0", "4.0", "6.0", "10.0", "5.0", "9.0", "8.0", "8.0", 
"7.0", "3.0", "8.0", "6.0", "12.0", "4.0", "4.0", "5.0", "2.0", 
"10.0", "2.0", "3.0", "4.0", "1.0", "2.0", "3.0", "4.0", "1.0", 
"4.0", "3.0"), `
Yds` = c("179", "168", "168", "164", "162", 
"148", "147", "143", "140", "139", "138", "133", "125", "124", 
"122", "121", "105", "104", "101", "99", "99", "97", "97", "96", 
"94", "93", "93", "92", "91", "91", "89", "89", "89", "88", "83", 
"83", "82", "81", "79", "76", "75", "74", "72", "72", "71", "67", 
"67", "66", "64", "63", "58", "58", "55", "55", "55", "53", "52", 
"52", "50", "48", "46", "45", "44", "42", "41", "39", "38", "38", 
"37", "37", "36", "36", "34", "33", "32", "32", "30", "28", "27", 
"22", "22", "21", "20", "18", "17", "16", "16", "15", "15", "12", 
"8", "7", "7", "7", "5", "3", "0", "0"), `
Avg` = c("11.9", "9.3", 
"7.0", "6.6", "7.7", "6.4", "5.9", "5.3", "6.1", "11.6", "7.3", 
"8.3", "7.8", "5.4", "8.7", "5.0", "15.0", "11.6", "11.2", "7.6", 
"6.2", "4.6", "10.8", "6.4", "10.4", "6.6", "6.6", "13.1", "6.1", 
"5.1", "5.9", "5.6", "3.7", "7.3", "5.9", "7.5", "11.7", "8.1", 
"5.6", "5.8", "5.0", "10.6", "18.0", "6.5", "6.5", "8.4", "6.7", 
"7.3", "21.3", "6.3", "8.3", "9.7", "11.0", "4.6", "3.9", "4.8", 
"7.4", "10.4", "4.5", "5.3", "7.7", "9.0", "6.3", "7.0", "3.7", 
"7.8", "4.2", "7.6", "37.0", "4.6", "6.0", "9.0", "5.7", "3.3", 
"6.4", "3.6", "3.8", "3.5", "3.9", "7.3", "2.8", "3.5", "1.7", 
"4.5", "4.3", "3.2", "8.0", "1.5", "7.5", "4.0", "2.0", "7.0", 
"3.5", "2.3", "1.3", "3.0", "0.0", "0.0"), `
Yds/G` = c("179.0", 
"168.0", "168.0", "164.0", "162.0", "148.0", "147.0", "143.0", 
"140.0", "139.0", "138.0", "133.0", "125.0", "124.0", "122.0", 
"121.0", "105.0", "104.0", "101.0", "99.0", "99.0", "97.0", "97.0", 
"96.0", "94.0", "93.0", "93.0", "92.0", "91.0", "91.0", "89.0", 
"89.0", "89.0", "88.0", "83.0", "83.0", "82.0", "81.0", "79.0", 
"76.0", "75.0", "74.0", "72.0", "72.0", "71.0", "67.0", "67.0", 
"66.0", "64.0", "63.0", "58.0", "58.0", "55.0", "55.0", "55.0", 
"53.0", "52.0", "52.0", "50.0", "48.0", "46.0", "45.0", "44.0", 
"42.0", "41.0", "39.0", "38.0", "38.0", "37.0", "37.0", "36.0", 
"36.0", "34.0", "33.0", "32.0", "32.0", "30.0", "28.0", "27.0", 
"22.0", "22.0", "21.0", "20.0", "18.0", "17.0", "16.0", "16.0", 
"15.0", "15.0", "12.0", "8.0", "7.0", "7.0", "7.0", "5.0", "3.0", 
"0.0", "0.0"), `
TD` = c("0", "0", "2", "1", "1", "0", "3", "1", 
"1", "2", "0", "0", "1", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "0", 
"0", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "0", "0", "0", 
"0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", 
"0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
"0", "0", "0", "0", "2", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
"1", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), 
    `
Int` = c("0", "0", "0", "1", "0", "2", "1", "1", "0", "0", 
    "1", "1", "0", "0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", "0", 
    "1", "0", "1", "1", "0", "1", "2", "0", "0", "0", "0", "1", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "1", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0"), `
1st` = c("5", "7", "10", "10", "6", 
    "6", "10", "7", "5", "7", "4", "6", "5", "9", "5", "7", "4", 
    "3", "3", "5", "2", "6", "5", "4", "5", "5", "5", "4", "5", 
    "4", "5", "3", "2", "3", "4", "5", "3", "2", "4", "6", "4", 
    "4", "2", "3", "2", "2", "2", "3", "2", "2", "2", "3", "2", 
    "1", "4", "1", "4", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "2", "2", 
    "2", "3", "2", "1", "2", "3", "2", "3", "3", "2", "2", "1", 
    "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "0", "1", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), `
1st%` = c("33.3", 
    "38.9", "41.7", "40.0", "28.6", "26.1", "40.0", "25.9", "21.7", 
    "58.3", "21.1", "37.5", "31.3", "39.1", "35.7", "29.2", "57.1", 
    "33.3", "33.3", "38.5", "12.5", "28.6", "55.6", "26.7", "55.6", 
    "35.7", "35.7", "57.1", "33.3", "22.2", "33.3", "18.8", "8.3", 
    "25.0", "28.6", "45.5", "42.9", "20.0", "28.6", "46.2", "26.7", 
    "57.1", "50.0", "27.3", "18.2", "25.0", "20.0", "33.3", "66.7", 
    "20.0", "28.6", "50.0", "40.0", "8.3", "28.6", "9.1", "57.1", 
    "40.0", "18.2", "22.2", "33.3", "20.0", "28.6", "33.3", "18.2", 
    "40.0", "33.3", "40.0", "100.0", "25.0", "50.0", "50.0", 
    "50.0", "30.0", "40.0", "22.2", "12.5", "12.5", "14.3", "33.3", 
    "12.5", "16.7", "0.0", "25.0", "25.0", "20.0", "50.0", "0.0", 
    "50.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", 
    "0.0", "0.0"), `
Lng` = c("68", "56", "24", "28T", "40", 
    "25", "16", "20", "42T", "32T", "27", "28", "40", "18", "51T", 
    "30", "45", "57T", "48", "32T", "47", "14", "26T", "17", 
    "36", "23", "21", "49T", "19T", "26", "28", "35", "19", "22", 
    "30", "29", "47", "28", "18", "22", "24", "22", "43", "27T", 
    "32", "49", "23", "24", "44T", "43T", "20", "30", "24", "29T", 
    "16", "19", "18", "25", "16", "23", "19", "31", "22", "32", 
    "19T", "11", "14", "30", "37", "19", "10", "20", "12", "13", 
    "9", "19", "13", "14", "12", "9", "14", "15", "11", "12", 
    "13", "13", "16T", "9", "10T", "7", "7", "7", "7", "5", "5", 
    "3", "--", "--"), `
20+` = c("2", "2", "4", "3", "3", "2", 
    "0", "1", "2", "2", "2", "3", "2", "0", "2", "2", "1", "1", 
    "2", "1", "1", "0", "2", "0", "1", "1", "2", "2", "0", "1", 
    "2", "1", "0", "2", "2", "1", "2", "2", "0", "1", "1", "1", 
    "2", "1", "1", "1", "1", "1", "2", "1", "1", "1", "1", "1", 
    "0", "0", "0", "1", "0", "2", "0", "1", "1", "1", "0", "0", 
    "0", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), `
40+` = c("2", 
    "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", 
    "0", "1", "0", "1", "1", "1", "0", "1", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "1", 
    "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0"), `
Sck` = c("0", "2", "2", "0", "1", "1", "0", "2", 
    "0", "1", "1", "0", "1", "1", "3", "0", "1", "0", "0", "0", 
    "1", "1", "1", "0", "1", "1", "2", "1", "0", "1", "3", "2", 
    "0", "0", "1", "1", "1", "3", "0", "0", "4", "3", "1", "0", 
    "0", "0", "2", "1", "0", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "0", 
    "0", "0", "3", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "2", "0", "1", "0", 
    "2", "0", "0", "2", "0", "1", "0", "4", "3", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "0"), `
Rate` = c("107.4", "91.9", 
    "107.6", "79.4", "93.8", "39.8", "109.5", "76.6", "85.4", 
    "154.5", "54.3", "62.8", "112.8", "97.0", "92.0", "33.5", 
    "118.8", "133.6", "95.1", "91.5", "69.5", "68.9", "148.6", 
    "73.2", "110.2", "95.2", "71.4", "158.3", "82.9", "88.0", 
    "104.6", "72.1", "41.8", "81.2", "38.7", "94.1", "47.0", 
    "54.6", "97.0", "45.7", "22.2", "110.7", "116.7", "120.3", 
    "82.0", "39.1", "80.0", "97.2", "149.3", "95.0", "101.2", 
    "97.9", "97.9", "90.6", "24.4", "75.2", "97.6", "95.4", "66.5", 
    "52.1", "36.1", "104.2", "64.0", "19.4", "95.1", "99.2", 
    "17.1", "83.8", "118.8", "63.0", "91.7", "102.1", "27.8", 
    "40.8", "93.3", "53.9", "59.4", "8.3", "65.8", "97.2", "0.0", 
    "4.9", "42.4", "83.3", "61.5", "48.8", "116.7", "47.9", "137.5", 
    "74.3", "56.2", "95.8", "58.3", "70.1", "39.6", "79.2", "39.6", 
    "39.6")), .Names = c("Player", "Team", "Pos", "\nComp", "\nAtt", 
"\nPct", "\nAtt/G", "\nYds", "\nAvg", "\nYds/G", "\nTD", "\nInt", 
"\n1st", "\n1st%", "\nLng", "\n20+", "\n40+", "\nSck", "\nRate"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, 98L))
4

3 回答 3

2

这是一个使用one_of函数 from的选项dplyr，one_of接受一个字符向量作为列名，可以通过-在前面用 a 否定选择来从突变中排除：

df %>% 
      mutate_at(vars(-one_of(c("Player", "Team", "Pos"))), funs(as.numeric)) %>% 
      lapply(class)

# $Player
# [1] "character"

# $Team
# [1] "character"

# $Pos
# [1] "character"

# $`\nComp`
# [1] "numeric"

# $`\nAtt`
# [1] "numeric"

# other numeric columns here...

df %>% 
       mutate_at(vars(-one_of(c("Player", "Team", "Pos"))), funs(as.numeric)) %>% 
       head()

#           Player Team Pos \nComp \nAtt \nPct \nAtt/G \nYds \nAvg \nYds/G
#1     Matt Schaub  ATL  QB     10    15  66.7      15   179  11.9     179
#2 Jimmy Garoppolo   NE  QB     11    18  61.1      18   168   9.3     168
#3      Tom Savage  HOU  QB     14    24  58.3      24   168   7.0     168
#4    Dan Orlovsky  DET  QB     16    25  64.0      25   164   6.6     164
#5   Cardale Jones  BUF  QB     11    21  52.4      21   162   7.7     162
#6    Ryan Griffin   TB  QB     13    23  56.5      23   148   6.4     148
#  \nTD \nInt \n1st \n1st% \nLng \n20+ \n40+ \nSck \nRate
#1    0     0     5   33.3    68     2     2     0  107.4
#2    0     0     7   38.9    56     2     1     2   91.9
#3    2     0    10   41.7    24     4     0     2  107.6
#4    1     1    10   40.0    NA     3     0     0   79.4
#5    1     0     6   28.6    40     3     1     1   93.8
#6    0     2     6   26.1    25     2     0     1   39.8

一个较小的例子：

df <- data.frame(a = c("x", "y", "z"), b = c("m", "n", "l"), c = 1:3, d = 2:4)
df
#   a b c d
# 1 x m 1 2
# 2 y n 2 3
# 3 z l 3 4

df %>% mutate_at(vars(-one_of(c("a", "b"))), funs(.*2))
#   a b c d
# 1 x m 2 4
# 2 y n 4 6
# 3 z l 6 8
于 2016-08-18T23:00:01.123 回答
1

NA 来自“--”和“T”：

qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, as.numeric)

一列有几个不是数字的值：

 Lng = c("68", "56", "24", "28T", "40", 
"25", "16", "20", "42T", "32T", "27", "28", "40", "18", "51T", 
"30", "45", "57T", "48", "32T", "47", "14", "26T", "17", 
"36", "23", "21", "49T", "19T", "26", "28", "35", "19", "22", 
"30", "29", "47", "28", "18", "22", "24", "22", "43", "27T", 
"32", "49", "23", "24", "44T", "43T", "20", "30", "24", "29T", 
"16", "19", "18", "25", "16", "23", "19", "31", "22", "32", 
"19T", "11", "14", "30", "37", "19", "10", "20", "12", "13", 
"9", "19", "13", "14", "12", "9", "14", "15", "11", "12", 
"13", "13", "16T", "9", "10T", "7", "7", "7", "7", "5", "5", 
"3", "--", "--"),

最终你想要这个：

qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, function(x) gsub("--|T", "", x))

qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, as.numeric)
于 2016-08-18T22:40:51.553 回答
1

我会以长格式进行转换，然后再转到宽格式：

library(data.table)
setDT(dx)
dcast(melt(dx,id=c("Player","Team", "Pos"))[,value:=as.numeric(value)],
      Player+Team+Pos~variable)

dx您的data.frame之一在哪里。这可以很容易地推广到许多 data.frames，但这取决于您是否希望将最终结果作为聚合所有 data.frames 的单个 data.table。

于 2016-08-18T23:00:36.353 回答