Измените class с коэффициента на числовое число столбцов в кадре данных

В дополнение к ответу Рамнатха, поведение, которое вы испытываете, состоит в том, что благодаря as.numeric(x) возвращается внутреннее числовое представление фактора x на уровне R. Если вы хотите сохранить числа, которые являются уровнями фактора (а не их внутренним представлением), вам нужно сначала преобразовать в символ с помощью as.character() в соответствии с примером Рамнатха.

Цикл for так же разумен, как и призыв к приложению, и может быть немного более читабельным относительно того, каково намерение кода. Просто измените эту строку:

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

читать

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

Это FAQ 7.10 в FAQ по R.

НТН

Вы должны быть осторожны при изменении факторов на числовые. Вот строка кода, которая изменила бы набор столбцов от коэффициента к числовому. Я предполагаю, что столбцы, которые нужно изменить на числовые, равны 1, 3, 4 и 5 соответственно. Вы можете изменить его соответственно

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

Это можно сделать в одной строке, нет необходимости в цикле, будь то for-loop или apply. Вместо этого используйте unlist ():

 # 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) 

Изменить: для вашего кода это будет:

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

Очевидно, что если у вас есть одностолбцовый фрейм данных, и вы не хотите, чтобы автоматическое уменьшение размера R для преобразования его в вектор, вам нужно добавить аргумент drop=FALSE .

Я знаю, что этот вопрос давно разрешен, но у меня недавно была аналогичная проблема, и я думаю, что нашел немного более элегантное и функциональное решение, хотя для этого требуется пакет magrittr.

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

%<>% оператора %<>% и переназначения, что очень полезно для простой очистки данных и преобразования. Теперь применять функцию списка намного легче, просто указав функцию, которую вы хотите применить.

Я думаю, что ucfagls нашли, почему ваша петля не работает.

Если вы все еще не хотите использовать цикл, то это решение с lapply :

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

Редактировать. Я нашел более простое решение. Кажется, что as.matrix преобразуется в характер. Так

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

должен делать то, что вы хотите.

lapply в значительной степени предназначен для этого

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

Я нашел эту функцию на пару других повторяющихся streamов и нашел ее элегантный и общий способ решить эту проблему. Этот stream появляется в первую очередь в большинстве запросов по этой теме, поэтому я поделился им здесь, чтобы спасти людей некоторое время. Я не беру на себя ответственность за это, так что см. Оригинальные сообщения здесь и здесь для деталей.

 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") 

Я хотел бы указать, что если у вас есть НС в любом столбце, просто использование индексов не будет работать. Если в коэффициенте есть NA, вы должны использовать скрипт apply, предоставленный Ramnath.

Например

 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)])) 

Возвращает следующее:

 Warning message: NAs introduced by coercion > head(Df) xyzw 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 

Но:

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

Возвращает:

 > head(Df) xyzw 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 

У меня были проблемы с преобразованием всех столбцов в числовые с помощью вызова apply() :

 apply(data, 2, as.numeric) 

Проблема заключается в том, что некоторые из строк имеют в них запятую – например, «1,024.63» вместо «1024.63» – и R не нравится этот способ форматирования чисел. Поэтому я удалил их, а затем бежал as.numeric() :

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

Обратите внимание, что для этого требуется, чтобы загружался пакет stringr.

Это то, что сработало для меня. Функция apply() пытается принудить df к матрице и возвращает NA.

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

вы можете использовать unfactor() из формы пакета «varhandle» CRAN:

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