如何将数据帧列转换为数字类型？

Question

如何将数据帧列转换为数值类型？

Answer 1

由于（仍）没有人得到复选标记，我假设你有一些实际问题，主要是因为你没有指定要转换为numeric的矢量类型。我建议你应该使用transform函数来完成你的任务。

现在我要证明某些 “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) 

让我们在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 

都一目了然，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“异常在哪里？”好吧，我在R中碰到了很奇怪的东西，这不是最混乱的东西，但它可能会让你困惑，尤其是如果你在躺在床上之前阅读它。

这里是：前两列是character。我特意拨打了2 ^和一个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矢量转换为character。 3 ^rd和4 ^th列是factor，最后一个是“纯粹”numeric。

如果您使用transform函数，则可以将fake_char转换为numeric，但不是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 

，但如果你对fake_char和char_fac做同样的事情，你会很幸运，并没有NA的闪避：

> 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 

如果您保存转化data.frame和检查mode和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，得出的结论是：是的，您可以将character载体转换为numeric载体，但前提是其元素可“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numerical之一时会出错。

而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 

而现在，只是为了好玩（或实习），尝试去猜测这些命令的输出：

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

亲切问候帕特里克·伯恩斯！ =）

Answer 2

如果x是数据框dat的列名，x是类型的因素，使用方法：

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

Answer 3

蒂姆是正确的，巴蒂尔有遗漏。下面是更多的例子：

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现在有系数列（计数）和as.numeric()的数字摘要---这是错误，因为它得到了数字因子水平的总结---和as.numeric(as.character())的（正确）摘要。

Answer 4

对我有帮助的东西：如果您有多个要变换的变量范围（或多个变量），则可以使用sapply。

有点荒谬，但只是举例：

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

说6-15列3，和你37数据帧需要被转换为数字可能之一：

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

Answer 5

用下面的代码可以将所有的数据帧列转换为数字（X是我们想把它转换成数据帧中的列）：

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

，以及用于将整个矩阵为你的数字方法有两种：要么 ：

mode(X) <- "numeric" 

或：

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

或者您可以使用data.matrix功能一切转换成数字，但要注意的因素有可能不能正确转换，因此它是安全的一切转化为character第一：

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

我通常使用这最后一个如果我想转换为矩阵和数字同时

Answer 6

虽然其他人已经很好地涵盖了这个话题，我想添加这个额外的快速思想/提示。您可以使用regexp事先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) 

对于更复杂的正则表达式和一个整洁为什么要学习/体验他们的能力看到这个非常好的网站：http://regexr.com/

Answer 7

我会添加评论（广东话较低的等级）

只是为了加上user276042和pangratz

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

这将覆盖现有的列X

012的值

Answer 8

要转换一个数据帧列数字，你只需要做： -

因素数值： -

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

Answer 9

如果遇到有问题的：

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

乘坐看看你的小数点。如果他们是“，”而不是“”。 （例如“5,3”），上述不起作用。

一个潜在的解决方案是：

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

我相信这是在一些非英语国家相当普遍。

Answer 10

使用type.convert()和rapply()通用方式：

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" 

Answer 11

在我的电脑（R v.3.2.3），apply或sapply给错误。 lapply效果很好。

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

Answer 12

尽管您的问题严格依赖于数字，但在开始R时有很多转换难以理解。我将致力于解决方法以提供帮助。这个问题类似于This Question。

类型转换可能是R中的一个痛苦，因为（1）因素不能直接转换为数字，它们需要首先转换为字符类，（2）日期是您通常需要处理的特例与分开，（3）跨数据帧列循环可能会非常棘手。幸运的是，“tidyverse”解决了大部分问题。

此解决方案使用mutate_each()将函数应用于数据框中的所有列。在这种情况下，我们想要应用type.convert()函数，它可以将字符串转换为数字。因为R喜欢因素（不知道为什么），应该保持字符的字符列变成因子。为了解决这个问题，mutate_if()函数用于检测因素并更改为字符的列。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，因为这对于初学者来说通常也是一个障碍。

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_each(funs(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 

Answer 13

考虑到可能存在的字符列，这是基于@Abdou在Get column types of excel sheet automatically答案：

makenumcols<-function(df){ 
df<-as.data.frame(df) 
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] <- apply(df[,numeric_cols],2, as.character) # deals with factors 
df[,numeric_cols] <- sapply(df[,numeric_cols], as.numeric) 
return(df) 
} 
df<-makenumcols(df) 

Answer 14

要转换字符的数字你必须把它转换成因子应用

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

必须使两列具有相同的数据，因为一列不能转换为数字。如果你做一个转换它提供了以下错误

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

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

这样，做同样的两个数据列后申请

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

它会转换角色，成功的数字

Answer 15

如果数据帧具有多种类型的列，则某些字符，某些数字会尝试将以下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]) 
    } 
}