Question

如果我有一个包含说（年龄，体重，城市，城镇，高度）的文件，有没有办法重组文件，以便所有的数字数据eithier来到第一或第二，如（年龄，体重，身高，城市），镇）以一种简单的方式。我想知道这个，因为我有大约10列长的数字和非数字数据，并且只使用min / max只有数字字段进行标准化，如果它们都在我的数据集的一半中会更快，所以我可以使用一个循环。对不起，我是R的新手，我在mac os中使用它，如果这很重要的话。

Answer 1

构建示例data.frame：

dat <- data.frame(age=runif(10), weight=runif(10), city="New York", town="any", height=runif(10))

这就是你可以订购列的方式：

dat.ordered <- dat[,order(sapply(dat,is.numeric), decreasing=T)]

Answer 2

为什么还要重新排序列，当你可以简单地循环它们并根据需要缩放数字？

dat <- data.frame(x1 = runif(10),
                  x2 = letters[1:10],
                  x3 = rnorm(10),
                  x4 = LETTERS[1:10])

data.frame(lapply(dat,function(x){if (is.numeric(x)) scale(x) else x}))

使用一些方便的 plyr 功能的解决方案，虽然有点奇怪，但仍然有点奇怪：

require(plyr)
colwise(function(x){if (is.numeric(x)) scale(x) else x})(dat)

版本numcolwise和catcolwise也可能有一些兴趣（尽管它们只返回它们所依据的列）。

R中的重构向量

2 个答案: