[r] 데이터 프레임 열을 숫자 유형으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

(아직도) 아무도 체크 표시를 얻지 못했기 때문에 변환하려는 벡터 유형을 지정하지 않았기 때문에 실제로 문제가 있다고 가정합니다 numeric. transform작업을 완료 하려면 기능을 적용해야합니다 .

이제 특정 “변환 이상”을 설명하려고합니다.

# 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)

우리가 한 눈에 보자 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

우리가 실행하자 :

> 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" 

이제 당신은 아마도 “변칙은 어디에 있습니까?” 라고 스스로에게 물어볼 것입니다. 글쎄, 난 R 꽤 독특한 것들에 충돌했습니다, 이것은 아니다 가장 혼란 함을 주죠 것은, 그러나 당신이 침대로 굴러 전에 반드시 숙지 특히, 당신을 혼란스럽게 할 수 있습니다.

처음 두 열은 character입니다. 나는 의도적으로 ^2nd one 이라고 불렀습니다 fake_char. characterDirk이 자신의 회신에서 작성한 변수 와이 변수 의 유사성을 발견하십시오 . 실제로로 numerical변환 된 벡터 character입니다. 3 ^번째 와 4 ^번째 열은 factor마지막 열 은 “순수하게” numeric입니다.

당신이 사용하는 경우 transform기능을, 당신은 변환 할 수 있습니다 fake_char에 numeric아닌 char변수 자체를.

> 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

그러나 fake_charand char_fac에서 동일한 작업을 수행 하면 운이 좋으며 NA가 없어도 도망 칠 수 있습니다.

> 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

당신이 변환 저장하는 경우 data.frame및 확인 mode하고 class, 당신은 얻을 것이다 :

> 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"

결론은 다음과 같습니다. 예. character벡터를 numeric하나로 변환 할 수 있지만 요소가 “변환 가능”인 경우에만 가능합니다 numeric. character벡터에 요소가 하나만 있으면 해당 벡터를 numerical하나로 변환하려고 할 때 오류가 발생 합니다.

그리고 내 요점을 증명하기 위해 :

> 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

그리고 이제 재미 나 연습을 위해 다음 명령의 출력을 추측하십시오.

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

패트릭 번즈에게 친절하다! =)

답변

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

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

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

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

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

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> 

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

mode(X) <- "numeric"

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

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