我只是想强制转换为数字as.numeric
——即,应用于任何以 a1
作为第一个条目(即一个字符)的列。所以我希望转向:
tibble(a = c("1", "2"), b = c("Fred", "Kevin"), c = 1:2)
进入
tibble(a = 1:2, b = c("Fred", "Kevin"), c = 1:2)
我只是想强制转换为数字as.numeric
——即,应用于任何以 a1
作为第一个条目(即一个字符)的列。所以我希望转向:
tibble(a = c("1", "2"), b = c("Fred", "Kevin"), c = 1:2)
进入
tibble(a = 1:2, b = c("Fred", "Kevin"), c = 1:2)
你可以使用dplyr
:
library(dplyr)
data %>%
mutate(across(where(~ first(.x) == "1" & !is.na(first(.x))), as.numeric)).
返回
# A tibble: 2 x 5
a b c d e
<dbl> <chr> <dbl> <dbl> <lgl>
1 1 Fred 1 1 NA
2 2 Kevin 2 3 NA
data <- tibble(a = c("1", "2"),
b = c("Fred", "Kevin"),
c = 1:2,
d = c("1", "3"),
e = c(NA, NA))
它并没有严格按照您的要求做,但是您可以使用阅读器guess_parser
或parse_guess
功能。有关更多详细信息,请参阅https://readr.tidyverse.org/reference/parse_guess.html。
在你的情况下,你可以这样做:
df %>% mutate(across(everything(),parse_guess))
这将解析所有列。或者仅用于解析列是否为数字:
parse_guess_numeric <- function (x){
if (guess_parser(x, guess_integer=FALSE)=="double"){
as.numeric(x)
} else {
x
}
}
df %>% mutate(across(everything(),parse_guess_numeric))
有很多方法可以解决这个问题:使用type.convert
or type_convert
from readr
:
type.convert(df, as.is = TRUE)
# A tibble: 2 x 3
a b c
<int> <chr> <int>
1 1 Fred 1
2 2 Kevin 2
readr::type_convert(df)
-- Column specification ---------------------------------------------------------------------
cols(
a = col_double(),
b = col_character()
)
# A tibble: 2 x 3
a b c
<dbl> <chr> <int>
1 1 Fred 1
2 2 Kevin 2
library(tidyverse)
df <- tibble(a = c("1", "2"), b = c("Fred", "Kevin"), c = 1:2, d = c(NA, NA))
fltr <- names(df)[map_chr(df, guess_parser) == "double"]
mutate(df, across(all_of(fltr), as.numeric))
#> # A tibble: 2 x 4
#> a b c d
#> <dbl> <chr> <dbl> <lgl>
#> 1 1 Fred 1 NA
#> 2 2 Kevin 2 NA
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