回答:
（まだ）誰もチェックマークを取得していないので、ほとんどの場合、変換するベクトルのタイプを指定していないため、実際的な問題が発生していると思いますnumeric。transformタスクを完了するには、関数を適用することをお勧めします。
ここで、特定の「変換異常」を実証します。
# 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)ちょっと見てみましょう 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そして実行してみましょう：
> 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" おそらく、「異常はどこにあるのか」と自問するでしょう。まあ、私はRでかなり独特なものにぶつかってきた、これではありませんほとんどの交絡事、それはあなたがベッドに転がり前にこれを読んでいる場合は特に、あなたを混乱させることができます。
最初の2列はcharacterです。私は故意に2 番目のものを呼び出しましたfake_char。このcharacter変数と、ダークが返信で作成した変数との類似性を見つけます。これは実際にはにnumerical変換されたベクトルcharacterです。3 番目と4 番目の列はfactorで、最後の列は「純粋に」numericです。
あなたが利用した場合transformの機能を、あなたは、変換することができますfake_charにnumericではなく、char変数自体を。
> 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しかし、あなたがfake_charand char_facで同じことをするなら、あなたは幸運であり、NAなしで逃げるでしょう：
> 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変換を保存してdata.frameandを確認するmodeとclass、次の結果が得られます。
> 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"したがって、結論は次のとおりです。はい、characterベクトルをnumeric1に変換できますが、その要素がに「変換可能」である場合のみですnumeric。characterベクトルに要素が1つしかない場合、そのベクトルをnumerical1つに変換しようとするとエラーが発生します。
そしてちょうど私のポイントを証明するために：
> 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そして今、楽しみ（または練習）のために、これらのコマンドの出力を推測してみてください。
> fac <- as.factor(err)
> fac
???
> num <- as.numeric(fac)
> num
???パトリック・バーンズに敬意を表します！=）
私に役立つ何か：変換する変数の範囲（または1つ以上）がある場合は、を使用できますsapply。
少し無意味ですが、例えば：
data(cars)
cars[, 1:2] <- sapply(cars[, 1:2], as.factor)データフレームの列3、6〜15、37を数値に変換する必要があるとしましょう。
dat[, c(3,6:15,37)] <- sapply(dat[, c(3,6:15,37)], as.numeric)sapplyに呼び出しをas.data.frame()右側の@Mehrad Mahmoudianは、以下の提案として、それが動作します。
場合は、xデータフレームの列名でdat、かつx型因子、使用は次のとおりです。
as.numeric(as.character(dat$x))as.character確かに追加は私が探していたものです。そうしないと、変換が失敗することがあります。少なくとも私の場合は。
Error: (list) object cannot be coerced to type 'double'ただし、ベクターに文字や句読点がないことは確かです。それから私は試してみましas.numeric(as.character(dat$x))たがうまくいきました。今、私の列が実際に整数だけであるかどうかわかりません！
あなたの質問は厳密に数値に関するものですが、Rを始めるときに理解するのが難しい多くの変換があります。私は助けるためにメソッドに取り組むことを目指します。この質問は、この質問に似ています。
（1）因子は数値に直接変換できないため、最初に文字クラスに変換する必要があるため、（2）日付は通常、個別に処理する必要がある特殊なケースであるため、Rで型変換が困難になる可能性があります。 （3）データフレーム列全体のループは注意が必要です。幸い、「tidyverse」は問題のほとんどを解決しました。
このソリューションはmutate_each()、データフレームのすべての列に関数を適用するために使用します。この場合は、type.convert()文字列を数値に変換できる関数を適用します。Rは因数を愛するため（理由は不明）、文字のままであるはずの文字列が因数に変更されます。これを修正するために、このmutate_if()関数を使用して、因子である文字を変更する列を検出します。最後に、lubridateを使用して文字クラスのタイムスタンプを日付時刻に変更する方法を示したかったのです。
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 7.90mutate_all(type.convert, as.is=TRUE)代わりにを使用する場合、コマンドをmutate_all(type.convert)削除/回避mutate_if(is.factor, as.character)して短縮できます。文字列を文字として変換するか、因子として変換するかを示すas.is引数type.convert()です。デフォルトでは、as.is=FALSEin type.convert()（つまり、文字列を文字クラスではなく因子クラスに変換します）。
ティムは正解であり、シェーンには抜けがあります。追加の例を次に示します。
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> これdata.frameで、因子列（カウント）の要約とas.numeric()--- 数値因子レベル---と（正しい）要約を得たので間違っている---の数値要約がありますas.numeric(as.character())。
次のコードを使用すると、すべてのデータフレーム列を数値に変換できます（Xは、その列を変換するデータフレームです）。
as.data.frame(lapply(X, as.numeric))行列全体を数値に変換するには、次の2つの方法があります。
mode(X) <- "numeric"または：
X <- apply(X, 2, as.numeric)または、data.matrix関数を使用してすべてを数値に変換することもできますが、因子が正しく変換されない場合があるため、すべてをcharacter最初に変換する方が安全です。
X <- sapply(X, as.character)
X <- data.matrix(X)マトリックスと数値に同時に変換したい場合は、通常これを最後に使用します
type.convert()and を使用する普遍的な方法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"as.is = TRUEキャラクターを数値または因子に変換したい場合は削除してください
matrixが数値の変更になっているdata.frame内の列の束を変更しようとすると、classes=matrix最初の引数がエラーになるエラーが発生します
データフレーム列を数値に変換するには、次の操作を行う必要があります。
係数を数値に：-
data_frame$column <- as.numeric(as.character(data_frame$column))sapply(data_frame,function(x) as.numeric(as.character(x)))
他の人はこのトピックをかなりうまくカバーしていますが、この追加の簡単な考え/ヒントを追加したいと思います。正規表現を使用して、文字が数値のみで構成されている可能性があるかどうかを事前に確認できます。
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)より洗練された正規表現と、その力を学ぶ/経験するためのきちんとした理由については、次の本当に素晴らしいWebサイトを参照してください。http：//regexr.com/
char列が存在する可能性があることを考慮して、これはExcelシートの列の種類を取得する@Abdouに基づいて自動的に答えます：
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)hablar ::変換
複数の列を異なるデータ型に簡単に変換するには、を使用できますhablar::convert。単純な構文：df %>% convert(num(a))列aをdfから数値に変換します。
詳細な例
のすべての列mtcarsを文字に変換できます。
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 とhablar::convert：
library(hablar)
# Convert columns to integer, numeric and factor
df %>%
convert(int(cyl, vs),
num(disp:wt),
fct(gear))結果は：
# 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 文字を数値に変換するには、次を適用して因子に変換する必要があります
BankFinal1 <- transform(BankLoan, LoanApproval=as.factor(LoanApproval))
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp=as.factor(LoanApproval))1つの列は数値に変換できないため、同じデータで2つの列を作成する必要があります。1つの変換を行うと、以下のエラーが発生します
transform(BankData, LoanApp=as.numeric(LoanApproval))Warning message: In eval(substitute(list(...)), `_data`, parent.frame()) : NAs introduced by coercion
したがって、同じデータの2つの列を適用した後
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp = as.numeric(LoanApp),
LoanApproval = as.numeric(LoanApproval))文字を数値に変換します
dfデータフレームです。変換したいx列dfです
as.numeric(factor(df$x))