Як перетворити стовпець кадру даних у числовий тип?

Як перетворити стовпчик кадру даних у числовий тип?

Оскільки (досі) ніхто не отримав галочку, я припускаю, що ви маєте на увазі певну практичну проблему, здебільшого тому, що ви не вказали, в який тип вектора ви хочете конвертувати numeric. Я пропоную вам застосувати transformфункцію, щоб виконати своє завдання.

Зараз я збираюся продемонструвати певну "аномалію конверсії":

# 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)

Давайте поглянемо на 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

і давайте бігти:

> 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" 

Тепер ви, напевно, запитуєте себе "Де аномалія?" Ну, я натрапив на досить своєрідних речі в R, і це не самим плутаючи річ, але це може збити вас з пантелику, особливо якщо ви читаєте це перед прокаткою в ліжко.

Ось так: перші два стовпці є character. Я навмисно назвав 2 - ^й один fake_char. Знайдіть подібність цієї characterзмінної з тією, яку створив Дірк у своїй відповіді. Це насправді numericalперетворений вектор character. 3 - ^й і 4 - ^й стовпець є factor, і останній з яких є «чисто» numeric.

Якщо ви використовуєте transformфункцію, ви можете перетворити fake_charв numericсаму charзмінну , але не саму змінну.

> 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

але якщо ви зробите те ж саме fake_charі char_fac, вам пощастить, і підете без НС:

> 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

Якщо зберегти трансформуються data.frameі перевірити , modeі classви отримаєте:

> 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"

Отже, висновок такий: Так, ви можете перетворити characterвектор в numericодин, але лише якщо його елементи "конвертовані" в numeric. Якщо characterу векторі є лише один елемент, ви отримаєте помилку при спробі перетворення цього вектора в numericalодин.

І лише щоб довести свою думку:

> 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

А тепер, просто для розваги (або практики), спробуйте вгадати результат цих команд:

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

З повагою до Патріка Бернса! =)

Щось мені допомогло: якщо у вас є діапазони змінних для перетворення (або просто більше, ніж один), ви можете використовувати sapply.

Трохи безглуздо, але просто для прикладу:

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

Скажіть, що стовпці 3, 6-15 та 37 з вас повинні бути перетворені в числовий, який міг би:

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

якщо xце ім'я стовпця фрейму даних datі xє фактором типу, використовуйте:

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

Я б додав коментар (нахил низький рейтинг)

Просто додати користувач276042 та pangratz

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

Це скасує значення існуючого стовпця x

Незважаючи на те, що ваше запитання суто є числовим числом, є багато перетворень, які важко зрозуміти, починаючи Р. Я постараюся звернутися до методів допомоги. Це питання схоже на це питання .

Перетворення типу може бути болем у R, оскільки (1) фактори не можуть бути перетворені безпосередньо в числові, їх потрібно перетворити спочатку в клас символів; (2) дати - це особливий випадок, з яким зазвичай потрібно розбиратися окремо, і (3) петляння по стовпцях кадру даних може бути складним. На щастя, "підводний" вирішив більшість питань.

Це рішення використовує mutate_each()для застосування функції до всіх стовпців у кадрі даних. У цьому випадку ми хочемо застосувати type.convert()функцію, яка перетворює рядки в числові, куди може. Оскільки R любить фактори (не знаю чому), символьні стовпці, які повинні залишатися символами, змінюються на коефіцієнт. Щоб виправити це, mutate_if()функція використовується для виявлення стовпців, які є факторами, та зміни характеру. Нарешті, я хотів показати, як мастило можна використовувати для зміни часової позначки в класі символів на дату, оскільки це також часто є стимулятором для початківців.

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

Тім правильний, а Шейн упущення. Ось додаткові приклади:

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> 

Наше data.frameтепер має підсумок стовпця факторів (підрахунків) та числових підсумків as.numeric()---, що неправильно, оскільки отримано числові рівні коефіцієнта --- та (правильне) підсумок as.numeric(as.character()).

За допомогою наступного коду ви можете перетворити всі стовпці кадру даних у числові (X - кадр даних, який ми хочемо перетворити, це стовпці):

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

а для перетворення всієї матриці в числову у вас є два способи: або:

mode(X) <- "numeric"

або:

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

Крім того, ви можете використовувати data.matrixфункцію для перетворення всього в числове значення, хоча майте на увазі, що фактори можуть не перетворитися правильно, тому безпечніше перетворити все characterспочатку:

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

Зазвичай я використовую цей останній, якщо хочу одночасно перетворити в матричну та числову

Якщо у вас виникли проблеми з:

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

Придивіться до десяткових знаків. Якщо вони є "," замість "." (наприклад, "5,3") вищезгадане не працює.

Потенційне рішення:

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

Я вважаю, що це досить часто в деяких країнах, які не говорять англійською.

Універсальний спосіб використання type.convert()та 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"

Щоб перетворити стовпець кадру даних у числовий, вам потрібно зробити:

коефіцієнт до числового: -

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

Хоча інші досить добре висвітлювали цю тему, я хотів би додати цю додаткову швидку думку / підказку. Ви можете використовувати regexp, щоб заздалегідь перевірити, чи символи потенційно складаються лише з чисел.

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)

Більш досконалі регулярні вирази та чітке питання, чому вчитися та відчувати їхню силу, дивіться на цьому дійсно приємному веб-сайті: http://regexr.com/

Зважаючи на те, що можуть існувати стовпчики char, це засновано на @Abdou у розділі Отримати типи стовпців листа Excel автоматично відповідати:

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)

У моєму ПК (R v.3.2.3) applyабо sapplyподати помилку. lapplyпрацює добре.

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

Якщо в кадрі даних є кілька типів стовпців, деякі символи, деякі цифри, спробуйте наступне, щоб перетворити лише стовпці, що містять числові значення, в числові:

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])
  }
}

з hablar :: конвертувати

Ви можете легко перетворити кілька стовпців у різні типи даних hablar::convert. Простий синтаксис: df %>% convert(num(a))перетворює стовпчик a з df в числовий.

Детальний приклад

Дозволяє конвертувати всі стовпці mtcarsв символ.

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    

З hablar::convert:

library(hablar)

# Convert columns to integer, numeric and factor
df %>% 
  convert(int(cyl, vs),
          num(disp:wt),
          fct(gear))

призводить до:

# 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   

Для перетворення символу в числовий ви повинні перетворити його у коефіцієнт, застосувавши

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

Ви повинні зробити два стовпці з однаковими даними, оскільки один стовпець не може перетворитись у числовий. Якщо ви робите одну конверсію, це дає помилку нижче

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

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

тож після виконання двох стовпців однакових даних застосовується

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

це перетворить персонаж в числовий успішно

dfist ваш кадр даних. xце стовпець, який dfви хочете конвертувати

as.numeric(factor(df$x))

Якщо ви не дбаєте про збереження факторів і хочете застосувати його до будь-якого стовпця, який може бути перетворений на числовий, я використав сценарій нижче. якщо df - ваш оригінальний кадр даних, ви можете використовувати скрипт, наведений нижче.

df[] <- lapply(df, as.character)
df <- data.frame(lapply(df, function(x) ifelse(!is.na(as.numeric(x)), as.numeric(x),  x)))

Я посилався на рішення Шейна та Джорану btw