Question

我在R中有一个字符数据框，其中包含NaN个。我需要删除NaN的任何行，然后将其转换为数字数据框。

如果我只是在数据框上执行as.numeric，我会遇到以下

Error: (list) object cannot be coerced to type 'double'
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Answer 1

正如@thijs van den bergh指出的那样，

dat <- data.frame(x=c("NaN","2"),y=c("NaN","3"),stringsAsFactors=FALSE)

dat <- as.data.frame(sapply(dat, as.numeric)) #<- sapply is here

dat[complete.cases(dat), ]
#  x y
#2 2 3

是一种方式来做到这一点。

您的错误来自于尝试制作data.frame数字。我显示的sapply选项是将每列向量设为数字。

Answer 2

请注意，data.frames不是numeric或character，而是list，可以是所有numeric列，所有character列，或这些或其他类型的混合（例如：Date / logical）。

dat <- data.frame(x=c("NaN","2"),y=c("NaN","3"),stringsAsFactors=FALSE)
is.list(dat)
# [1] TRUE

示例数据只有两个字符列：

> str(dat)
'data.frame':   2 obs. of  2 variables:
 $ x: chr  "NaN" "2"
 $ y: chr  "NaN" "3

...你可以添加一个数字列，如下所示：

> dat$num.example <- c(6.2,3.8)
> dat
    x   y num.example
1 NaN NaN         6.2
2   2   3         3.8
> str(dat)
'data.frame':   2 obs. of  3 variables:
 $ x          : chr  "NaN" "2"
 $ y          : chr  "NaN" "3"
 $ num.example: num  6.2 3.8

所以，当你尝试as.numeric时，R会感到困惑，因为它想知道如何转换这个列表对象，其中可能有多种类型。 user1317221_G的答案使用?sapply函数，该函数可用于将函数应用于对象的各个项目。您也可以使用?lapply这是一个非常相似的功能（详情请参阅*apply函数 - R Grouping functions: sapply vs. lapply vs. apply. vs. tapply vs. by vs. aggregate）

即。 - 在这种情况下，您data.frame的每一列都可以应用as.numeric功能，如下所示：

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

lapply来电已包含在data.frame中，以确保输出为data.frame而不是list。也就是说，运行：

lapply(dat,as.numeric)

会给你：

> lapply(dat,as.numeric)
$x
[1] NaN   2

$y
[1] NaN   3

$num.example
[1] 6.2 3.8

虽然：

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

会给你：

>  data.frame(lapply(dat,as.numeric))
    x   y num.example
1 NaN NaN         6.2
2   2   3         3.8

从字符转换为数字数据框

2 个答案: