Question

我正在尝试仅Address数字列，如果PersonAddress包含数字和非数字数据列的混合。（最初，我想知道是否有scale()语句显示data.frame是否包含非数字数据？）

请注意，我希望保留原始if个变量，并且只将新的data.frame d变量与后缀data.frame添加到原始scale。

我尝试了以下。但看起来它也填充了下面示例中的非数字列".s"？

data.frame

Answer 1

RE：关于如何测试数据框是否包含任何非数字列的问题，您有几种方法可以执行此操作。这是一个：

all(sapply(iris, class) == "numeric")
# [1] FALSE

您可以在if语句中将其用作测试。当scale()能够产生结果时，它应该是正确的。

或者，你可以try犯罪colMeans，但最终会变得更复杂。

编辑：由于OP接受了这个作为答案，我将添加@Frank的评论，回答第一部分：

f = function(d) {ind <- sapply(d, is.numeric); d[paste0(names(d)[ind], ".s")] <- lapply(d[ind], scale); d} - 弗兰克

Answer 2

使用dplyr，您可以：

library(dplyr)
iris %>% 
    mutate_if(is.numeric, funs(s = scale))

这将创建带有后缀_s的缩放列（据我所知，无法将其更改为.s，尽管您可以随时执行其他重命名步骤。）

Answer 3

替代解决方案：

data <- data.frame(iris, scale(Filter(is.numeric, setNames(iris, paste0(names(iris), ".s")))))

返回：

> head(data)
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length.s Sepal.Width.s Petal.Length.s Petal.Width.s
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa     -0.8976739    1.01560199      -1.335752     -1.311052
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa     -1.1392005   -0.13153881      -1.335752     -1.311052
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa     -1.3807271    0.32731751      -1.392399     -1.311052
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa     -1.5014904    0.09788935      -1.279104     -1.311052
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa     -1.0184372    1.24503015      -1.335752     -1.311052
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa     -0.5353840    1.93331463      -1.165809     -1.048667

操作data.frame，同时保留Base R中的原始内容

3 个答案: