Question

我是R的初学者，想知道是否有任何方法可以将多个向量/变量转换为所需的类＃＆＃39; （例如，数据集中的3个变量是因子，我想一次性将这3个变量转换为数值变量。）

下面的数据集包含"Product"列chr，其余列为factor，但我希望将"Product"和"Month"保留为字符，"Sales"和"Profit"为数字。

str(Conditional_function_IVY)

'data.frame':   100 obs. of  4 variables:
 $ Product: chr  "Bellen" "Bellen" "Sunshine" "Sunset" ...
 $ Month  : Factor w/ 12 levels "April","August",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 ...
 $ Sales  : Factor w/ 88 levels " ? 501.00 "," ? 504.00 ",..: 8 13 64 16 55 78 81 29 2 52 ...
 $ Profit : Factor w/ 65 levels " ? 100.00 "," ? 101.00 ",..: 44 34 5 15 39 16 37 38 65 56 ...

我已经通过以下方式完成了它，但它消耗了大量时间，因此我想知道是否有任何方法可以让我一次性完成这项工作。

Conditional_function_IVY$Month=as.character(Conditional_function_IVY$Month)
> Conditional_function_IVY$Sales=as.numeric(Conditional_function_IVY$Sales)
> Conditional_function_IVY$Profit=as.numeric(Conditional_function_IVY$Profit)
> str(Conditional_function_IVY)
'data.frame':   100 obs. of  4 variables:
 $ Product: chr  "Bellen" "Bellen" "Sunshine" "Sunset" ...
 $ Month  : chr  "January" "January" "January" "January" ...
 $ Sales  : num  8 13 64 16 55 78 81 29 2 52 ...
 $ Profit : num  44 34 5 15 39 16 37 38 65 56 ...

Answer 1

解决此问题的最佳方法是在创建/导入日期框架时，来自 tidyverse 的更现代的方法，例如readr和tibble可以很好地处理猜测列类型并且不会自动转换为因子。

如果这不适合您，那么您可以非常简单地使用dplyr::mutate进行转换。

library(magrittr)
library(dplyr)

Conditional_function_IVY %<>%
  mutate(
    Month = as.character(Month),
    Sales = as.numeric(as.character(Sales)),
    Profit = as.numeric(as.character(Profit))
  )

但是，我注意到在结构中可以看到一些非常奇怪的值，其中存储了数值。可以使用gsub将这些文章剥离为数字。

例如 as.numeric(gsub("[^0-9.]", "", " ? 501.00 ")) # [1] 501

有两行数据

使用您可以从您的问题中获得的两行您自己的数据。

Conditional_function_IVY <- data.frame(
  Product = rep("Bellen", 2),
  Month = c("April", "August"),
  Sales = c(" ? 501.00 ", " ? 504.00 "),
  Profit = c(" ? 100.00 ", " ? 101.00 ")
)

Conditional_function_IVY %>%
  mutate(
    Month = as.character(Month),
    Sales = as.numeric(gsub("[^0-9.]", "", as.character(Sales))),
    Profit = as.numeric(gsub("[^0-9.]", "", as.character(Profit)))
  )

#   Product  Month Sales Profit
# 1  Bellen  April   501    100
# 2  Bellen August   504    101

Answer 2

我喜欢Kevin的方法，除了我不喜欢as.numeric(gsub("[^0-9.]", "", as.character(...))的复制/粘贴/编辑。如果你有10列，这将是乏味的，如果你有100列，这将是完全不切实际的。我会定义一个小实用程序功能，并执行以下操作：

# define helper function
sub_convert = function(x) as.numeric(gsub("[^0-9.]", "", as.character(...))

# using base R
to_convert = names(Conditional_function_IVY)[sapply(Conditional_function_IVY, is.factor)]
Conditional_function_IVY[to_convert] = lapply(
    Conditional_function_IVY[to_convert],
    sub_convert
)

# or using dplyr
library(dplyr)
Conditional_function_IVY = mutate_if(
    Conditional_function_IVY,
    is.factor,
    sub_convert
)

这样可以更好地扩展，并且还具有以下优势：如果您需要调整sub_convert函数，则只需在一个位置编辑它，而不是每次都使用它。

将矢量一次转换为数字和字符

2 个答案:

有两行数据