使用邏輯向量與sapply

我想要使用邏輯向量'告訴'sapply哪些列在數據集中進行數字化。使用邏輯向量與sapply

在我的數據中有NAs，但所有變量都是數字或字符。我正在做第一個完整的案例（下面的硬代碼，但會愛建議！），並根據字符串中的第一個字符是數字還是字母來創建邏輯向量。我想用這個邏輯向量來告訴sapply哪些列要做數字。

#make data frame, this should return an all 'character' data frame 
color <- c("red", "blue", "yellow") 
number <- c(NA, 1, 3) 
other.number <- c(4, 5, 7) 
df <- cbind(color, number, other.number) %>% as.data.frame() 

#get the first character of the variables in the first complete case 
temp <- sapply(df, function(x) substr(x, 1, 1)) %>% as.data.frame() %>% 
    .[2,] %>% # hard code, this is the first 'complete case' 
    gather() %>% 
    #make the logical variable, which can be used as a vector 
    mutate(vec= ifelse(value %in% letters, FALSE, TRUE)) # apply this vector to sapply + as.numeric to the df

來源

2017-06-12 RoseS

'df < - data.frame（color，number，other.number）'會猜出你的類型。 – troh

我不會遵循那條路線，而是選擇你離開的地方，'df [temp $ vec] < - lapply（df [temp $ vec]，as.numeric）' - 哪個會起作用** IF ** your original變量是字符而不是因素 – Sotos

你真的不需要'data.frame'來保存'logical'向量。嘗試：'isnum < - sapply（df，is.numeric）; df [isnum] < - lapply（df [isnum]，as.numeric）'。 – r2evans

這是一個奇怪的情況，但如果你需要根據自己的第一個元素的數字列轉換，那麼一個想法是將其轉換爲數字。由於任何不是數字的元素將返回NA（如警告狀態），因此您可以使用該元素進行索引。例如，

ind <- sapply(na.omit(df), function(i) !is.na(as.numeric(i[1])))

警告消息：在FUN（X [[I]]，...）：受到脅迫

ind 
#  color  number other.number 
#  FALSE   TRUE   TRUE 

df[ind] <- lapply(df[ind], as.numeric) 

str(df) 
#'data.frame': 3 obs. of 3 variables: 
# $ color  : chr "red" "blue" "yellow" 
# $ number  : num NA 1 3 
# $ other.number: num 4 5 7

DATA

引入的NA

dput(df) 
structure(list(color = c("red", "blue", "yellow"), number = c(NA, 
"1", "3"), other.number = c("4", "5", "7")), .Names = c("color", 
"number", "other.number"), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")

來源

2017-06-12 17:02:26 Sotos

這是完美的，謝謝！ – RoseS

使用邏輯向量與sapply

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