Thay đổi lớp từ hệ số thành số của nhiều cột trong khung dữ liệu

Cách nhanh nhất / tốt nhất để thay đổi một số lượng lớn cột thành số từ thừa số là gì?

Tôi đã sử dụng mã sau nhưng có vẻ như nó đã sắp xếp lại dữ liệu của tôi.

> head(stats[,1:2])
  rk                 team
1  1 Washington Capitals*
2  2     San Jose Sharks*
3  3  Chicago Blackhawks*
4  4     Phoenix Coyotes*
5  5   New Jersey Devils*
6  6   Vancouver Canucks*

for(i in c(1,3:ncol(stats))) {
    stats[,i] <- as.numeric(stats[,i])
}

> head(stats[,1:2])
  rk                 team
1  2 Washington Capitals*
2 13     San Jose Sharks*
3 24  Chicago Blackhawks*
4 26     Phoenix Coyotes*
5 27   New Jersey Devils*
6 28   Vancouver Canucks*

Cách tốt nhất là gì, ngắn gọn là đặt tên cho mọi cột như trong:

df$colname <- as.numeric(ds$colname)

Ngoài câu trả lời của Ramnath, hành vi bạn đang gặp phải là do as.numeric(x)trả về biểu diễn số bên trong của yếu tố xở mức R. Nếu bạn muốn bảo toàn các số là cấp của nhân tố (chứ không phải là đại diện bên trong của chúng), trước tiên bạn cần phải chuyển đổi thành ký tự thông qua as.character()theo ví dụ của Ramnath.

forVòng lặp của bạn cũng hợp lý như một applycuộc gọi và có thể dễ đọc hơn một chút so với mục đích của mã là gì. Chỉ cần thay đổi dòng này:

stats[,i] <- as.numeric(stats[,i])

đọc

stats[,i] <- as.numeric(as.character(stats[,i]))

Đây là Câu hỏi thường gặp 7.10 trong Câu hỏi thường gặp về R.

HTH

Bạn phải cẩn thận trong khi thay đổi các yếu tố thành số. Đây là một dòng mã sẽ thay đổi một tập hợp các cột từ hệ số thành số. Tôi giả sử ở đây rằng các cột được thay đổi thành số lần lượt là 1, 3, 4 và 5. Bạn có thể thay đổi nó cho phù hợp

cols = c(1, 3, 4, 5);    
df[,cols] = apply(df[,cols], 2, function(x) as.numeric(as.character(x)));

Điều này có thể được thực hiện trong một dòng, không cần vòng lặp, có thể là vòng lặp for hoặc vòng lặp áp dụng. Sử dụng unlist () để thay thế:

# testdata
Df <- data.frame(
  x = as.factor(sample(1:5,30,r=TRUE)),
  y = as.factor(sample(1:5,30,r=TRUE)),
  z = as.factor(sample(1:5,30,r=TRUE)),
  w = as.factor(sample(1:5,30,r=TRUE))
)
##

Df[,c("y","w")] <- as.numeric(as.character(unlist(Df[,c("y","w")])))

str(Df)

Chỉnh sửa: đối với mã của bạn, điều này trở thành:

id <- c(1,3:ncol(stats))) 
stats[,id] <- as.numeric(as.character(unlist(stats[,id])))

Rõ ràng, nếu bạn có khung dữ liệu một cột và bạn không muốn việc giảm thứ nguyên tự động của R để chuyển nó thành vectơ, bạn sẽ phải thêm drop=FALSEđối số.

Tôi biết câu hỏi này đã được giải quyết từ lâu, nhưng gần đây tôi đã gặp vấn đề tương tự và nghĩ rằng tôi đã tìm thấy một giải pháp thanh lịch và chức năng hơn một chút, mặc dù nó yêu cầu gói magrittr.

library(magrittr)
cols = c(1, 3, 4, 5)
df[,cols] %<>% lapply(function(x) as.numeric(as.character(x)))

Các %<>%đường ống điều hành và chỉ định lại, điều này rất hữu ích để giữ cho việc dọn dẹp và chuyển đổi dữ liệu đơn giản. Bây giờ, chức năng áp dụng danh sách dễ đọc hơn nhiều, bằng cách chỉ xác định chức năng bạn muốn áp dụng.

Dưới đây là một số dplyrtùy chọn:

# by column type:
df %>% 
  mutate_if(is.factor, ~as.numeric(as.character(.)))

# by specific columns:
df %>% 
  mutate_at(vars(x, y, z), ~as.numeric(as.character(.))) 

# all columns:
df %>% 
  mutate_all(~as.numeric(as.character(.))) 

Tôi nghĩ rằng ucfagls đã tìm thấy lý do tại sao vòng lặp của bạn không hoạt động.

Trong trường hợp bạn vẫn không muốn sử dụng vòng lặp, đây là giải pháp với lapply:

factorToNumeric <- function(f) as.numeric(levels(f))[as.integer(f)] 
cols <- c(1, 3:ncol(stats))
stats[cols] <- lapply(stats[cols], factorToNumeric)

Biên tập. Tôi tìm thấy giải pháp đơn giản hơn. Có vẻ như as.matrixchuyển đổi thành nhân vật. Vì thế

stats[cols] <- as.numeric(as.matrix(stats[cols]))

nên làm những gì bạn muốn.

lapply được thiết kế khá nhiều cho việc này

unfactorize<-c("colA","colB")
df[,unfactorize]<-lapply(unfactorize, function(x) as.numeric(as.character(df[,x])))

Tôi đã tìm thấy hàm này trên một vài chủ đề trùng lặp khác và đã tìm thấy nó là một cách đơn giản và chung chung để giải quyết vấn đề này. Chủ đề này hiển thị đầu tiên trên hầu hết các tìm kiếm về chủ đề này, vì vậy tôi chia sẻ nó ở đây để tiết kiệm thời gian cho mọi người. Tôi không có tín dụng cho điều này chỉ vì vậy hãy xem các bài viết gốc ở đây và ở đây để biết chi tiết.

df <- data.frame(x = 1:10,
                 y = rep(1:2, 5),
                 k = rnorm(10, 5,2),
                 z = rep(c(2010, 2012, 2011, 2010, 1999), 2),
                 j = c(rep(c("a", "b", "c"), 3), "d"))

convert.magic <- function(obj, type){
  FUN1 <- switch(type,
                 character = as.character,
                 numeric = as.numeric,
                 factor = as.factor)
  out <- lapply(obj, FUN1)
  as.data.frame(out)
}

str(df)
str(convert.magic(df, "character"))
str(convert.magic(df, "factor"))
df[, c("x", "y")] <- convert.magic(df[, c("x", "y")], "factor")

Tôi muốn chỉ ra rằng nếu bạn có NA trong bất kỳ cột nào, chỉ cần sử dụng subscript sẽ không hiệu quả. Nếu có NA trong phần tử, bạn phải sử dụng tập lệnh áp dụng do Ramnath cung cấp.

Ví dụ

Df <- data.frame(
  x = c(NA,as.factor(sample(1:5,30,r=T))),
  y = c(NA,as.factor(sample(1:5,30,r=T))),
  z = c(NA,as.factor(sample(1:5,30,r=T))),
  w = c(NA,as.factor(sample(1:5,30,r=T)))
)

Df[,c(1:4)] <- as.numeric(as.character(Df[,c(1:4)]))

Trả về như sau:

Warning message:
NAs introduced by coercion 

    > head(Df)
       x  y  z  w
    1 NA NA NA NA
    2 NA NA NA NA
    3 NA NA NA NA
    4 NA NA NA NA
    5 NA NA NA NA
    6 NA NA NA NA

Nhưng:

Df[,c(1:4)]= apply(Df[,c(1:4)], 2, function(x) as.numeric(as.character(x)))

Lợi nhuận:

> head(Df)
   x  y  z  w
1 NA NA NA NA
2  2  3  4  1
3  1  5  3  4
4  2  3  4  1
5  5  3  5  5
6  4  2  4  4

bạn có thể sử dụng unfactor()hàm từ CRAN dạng gói "varhandle":

library("varhandle")

my_iris <- data.frame(Sepal.Length = factor(iris$Sepal.Length),
                      sample_id = factor(1:nrow(iris)))

my_iris <- unfactor(my_iris)

Tôi thích mã này vì nó khá tiện dụng:

  data[] <- lapply(data, function(x) type.convert(as.character(x), as.is = TRUE)) #change all vars to their best fitting data type

Nó không phải là chính xác những gì được yêu cầu (chuyển đổi sang số), nhưng trong nhiều trường hợp thậm chí còn thích hợp hơn.

df$colname <- as.numeric(df$colname)

Tôi đã thử cách này để thay đổi một loại cột và tôi nghĩ nó tốt hơn nhiều phiên bản khác, nếu bạn không thay đổi tất cả các loại cột

df$colname <- as.character(df$colname)

cho ngược lại.

Tôi đã gặp sự cố khi chuyển đổi tất cả các cột thành số với một apply()lệnh gọi:

apply(data, 2, as.numeric)

Vấn đề hóa ra là do một số chuỗi có dấu phẩy trong đó - ví dụ: "1,024,63" thay vì "1024,63" - và R không thích cách định dạng số này. Vì vậy, tôi đã loại bỏ chúng và sau đó chạy as.numeric():

data = as.data.frame(apply(data, 2, function(x) {
  y = str_replace_all(x, ",", "") #remove commas
  return(as.numeric(y)) #then convert
}))

Lưu ý rằng điều này yêu cầu gói stringr được tải.

Đó là những gì đã làm việc cho tôi. Các apply()cố gắng chức năng để ép buộc df để ma trận và nó sẽ trả về NA của.

numeric.df <- as.data.frame(sapply(df, 2, as.numeric))

Dựa trên câu trả lời của @ SDahm, đây là giải pháp "tối ưu" cho tôi tibble:

data %<>% lapply(type.convert) %>% as.data.table()

Điều này yêu cầu dplyrvà magrittr.

Tôi đã thử một loạt những điều này cho một vấn đề tương tự và tiếp tục nhận được NAs. Cơ sở R có một số hành vi ép buộc thực sự khó chịu, thường được sửa trong gói Tidyverse. Tôi đã từng tránh chúng vì tôi không muốn tạo ra sự phụ thuộc, nhưng chúng làm cho cuộc sống dễ dàng hơn rất nhiều mà bây giờ tôi thậm chí không buồn cố gắng tìm ra giải pháp Cơ sở R hầu hết thời gian.

Đây là giải pháp Tidyverse, cực kỳ đơn giản và thanh lịch:

library(purrr)

mydf <- data.frame(
  x1 = factor(c(3, 5, 4, 2, 1)),
  x2 = factor(c("A", "C", "B", "D", "E")),
  x3 = c(10, 8, 6, 4, 2))

map_df(mydf, as.numeric)