Question

我有一个包含大约3000列的大型数据框。每列都是一个因素 - 但有些是概念上的数字。

我写了这个快速for循环来转换相应的列，但它似乎没有像我想象的那样工作。基本上，我检查并查看是否将向量强制转换为数字结果，该向量的平均值为NaN，如果不是，则继续将向量强制转换为数字，否则将其强制转换为字符。

以下是代码：

 for (i in 1:length(data)) {
     ifelse(!is.nan(mean(as.numeric(as.character(data[,i])), na.rm=TRUE)), 
     as.numeric(as.character(data[,i])), as.character(data[,i])
      )  
 }

问题在于它不会改变我的数据。

Answer 1

我假设您有一个包含字符列的data.frame：

DF <- lapply(iris, as.character)
sapply(DF, class)
#Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
# "character"  "character"  "character"  "character"  "character"

然后您可以使用type.convert：

DF <- lapply(DF, type.convert)
sapply(DF, class)
#Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
#   "numeric"    "numeric"    "numeric"    "numeric"     "factor"

这也会根据需要转换为逻辑，整数或复数值，但我想你不会介意的。基本上，这是read.table使用的。

但是，我想知道为什么你有一个以字符列开头的data.frame ...

将整个数据帧中的向量强制转换为R中的适当类

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