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データフレーム列を数値型に変換する方法

データフレーム列を数値型に変換する方法

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acroa

(まだ)誰もチェックマークを付けていないので、私はあなたがnumericに変換したいベクトルのタイプを指定していないという理由であなたが念頭に置いてある実用的な問題を抱えていると思います。あなたのタスクを完了するためにはtransform関数を適用するべきです。

今、私はある種の「変換異常」を実証しようとしています。

# create dummy data.frame
d <- data.frame(char = letters[1:5], 
                fake_char = as.character(1:5), 
                fac = factor(1:5), 
                char_fac = factor(letters[1:5]), 
                num = 1:5, stringsAsFactors = FALSE)

data.frameを見てみましょう

> d
  char fake_char fac char_fac num
1    a         1   1        a   1
2    b         2   2        b   2
3    c         3   3        c   3
4    d         4   4        d   4
5    e         5   5        e   5

実行してみましょう:

> sapply(d, mode)
       char   fake_char         fac    char_fac         num 
"character" "character"   "numeric"   "numeric"   "numeric" 
> sapply(d, class)
       char   fake_char         fac    char_fac         num 
"character" "character"    "factor"    "factor"   "integer" 

今、あなたはおそらく自分自身に尋ねます 「異常はどこにありますか?」 さて、私はRでかなり独特のことにぶつかった、そしてこれはそうではない  最も混乱することですが、特にベッドに入る前にこれを読んでいると、混乱することがあります。

最初の2列はcharacterです。私は故意に2と呼びましたnd 1つのfake_char。このcharacter変数とDirkが彼の返事で作成したものとの類似点を見つけてください。実際はnumericalベクトルがcharacterに変換されています。 3第二 と4番目 列はfactorで、最後の列は "純粋に" numericです。

transform関数を利用する場合、fake_charnumericに変換できますが、char変数自体は変換できません。

> transform(d, char = as.numeric(char))
  char fake_char fac char_fac num
1   NA         1   1        a   1
2   NA         2   2        b   2
3   NA         3   3        c   3
4   NA         4   4        d   4
5   NA         5   5        e   5
Warning message:
In eval(expr, envir, enclos) : NAs introduced by coercion

あなたがfake_charchar_facで同じことをするならば、あなたはラッキーで、あなたはNAなしで逃げます:

> transform(d, fake_char = as.numeric(fake_char), 
               char_fac = as.numeric(char_fac))

  char fake_char fac char_fac num
1    a         1   1        1   1
2    b         2   2        2   2
3    c         3   3        3   3
4    d         4   4        4   4
5    e         5   5        5   5

変換したdata.frameを保存してmodeclassをチェックすると、次のようになります。

> D <- transform(d, fake_char = as.numeric(fake_char), 
                    char_fac = as.numeric(char_fac))

> sapply(D, mode)
       char   fake_char         fac    char_fac         num 
"character"   "numeric"   "numeric"   "numeric"   "numeric" 
> sapply(D, class)
       char   fake_char         fac    char_fac         num 
"character"   "numeric"    "factor"   "numeric"   "integer"

だから、結論は次のとおりです。 はい、characterベクトルをnumericベクトルに変換することができますが、それがその要素がnumericに「変換可能」である場合に限ります。 vector内にcharacter要素が1つしかない場合、そのベクトルをnumerical要素に変換しようとするとエラーが発生します。

そして私の主張を証明するために:

> err <- c(1, "b", 3, 4, "e")
> mode(err)
[1] "character"
> class(err)
[1] "character"
> char <- as.numeric(err)
Warning message:
NAs introduced by coercion 
> char
[1]  1 NA  3  4 NA

そして今、楽しみ(または練習)のためだけに、これらのコマンドの出力を推測してみてください。

> fac <- as.factor(err)
> fac
???
> num <- as.numeric(fac)
> num
???

種類はパトリックバーンズによろしく! =)

245
aL3xa

私を助けてくれた何か:もしあなたが変換する変数の範囲(あるいはそれ以上)を持っているのなら、sapplyを使うことができます。

ちょっと無意味ですが、例えば以下のようになります。

data(cars)
cars[, 1:2] <- sapply(cars[, 1:2], as.factor)

データフレームの3、6-15、および37列を数値の1に変換する必要があるとします。

dat[, c(3,6:15,37)] <- sapply(dat[, c(3,6:15,37)], as.numeric)
123
Jay

xがデータフレームdatの列名で、xがfactor型の場合は、次のようにします。

as.numeric(as.character(dat$x))
75
user276042

私はコメントを追加したはずです(低格付け)

User276042とpangratzに追加するだけです

dat$x = as.numeric(as.character(dat$x))

これは既存の列xの値を上書きします

21
Somum

ティムは正しい、そしてシェーンは脱落している。追加の例はここにあります:

R> df <- data.frame(a = as.character(10:15))
R> df <- data.frame(df, num = as.numeric(df$a), 
                        numchr = as.numeric(as.character(df$a)))
R> df
   a num numchr
1 10   1     10
2 11   2     11
3 12   3     12
4 13   4     13
5 14   5     14
6 15   6     15
R> summary(df)
  a          num           numchr    
 10:1   Min.   :1.00   Min.   :10.0  
 11:1   1st Qu.:2.25   1st Qu.:11.2  
 12:1   Median :3.50   Median :12.5  
 13:1   Mean   :3.50   Mean   :12.5  
 14:1   3rd Qu.:4.75   3rd Qu.:13.8  
 15:1   Max.   :6.00   Max.   :15.0  
R> 

私たちのdata.frameは現在、因子列(count)の要約とas.numeric()の数値要約を持っています---これは 間違っています それは数値因子レベルを得たので---そしてas.numeric(as.character())の(正しい)要約。

15

次のコードを使用すると、すべてのデータフレーム列を数値に変換できます(Xは列を変換するデータフレームです)。

as.data.frame(lapply(X, as.numeric))

行列全体を数値に変換するには、2つの方法があります。

mode(X) <- "numeric"

または

X <- apply(X, 2, as.numeric)

あるいは、data.matrix関数を使用してすべてを数値に変換することもできますが、要素が正しく変換されない可能性があるので、最初にすべてをcharacterに変換する方が安全です。

X <- sapply(X, as.character)
X <- data.matrix(X)

行列と数値を同時に変換するが必要な場合は、通常この最後のものを使用します。

14

あなたの質問は厳密に数値に関するものですが、Rを始めるときに理解するのが難しい多くの変換があります。この質問は この質問 に似ています。

(1)要素を直接数値に変換することはできず、最初に文字クラスに変換する必要がある、(2)日付は通常、個別に処理する必要がある特別な場合、および(3)データフレームの列をまたぐループ処理は注意が必要です。幸いなことに、 "片付け"はほとんどの問題を解決しました。

このソリューションは、データフレームのすべての列に関数を適用するためにmutate_each()を使用します。この場合、文字列を可能な限り数値に変換するtype.convert()関数を適用します。なぜなら、Rは文字を保持する必要がある(なぜかよくわからない)文字列が大好きだからです。これを修正するために、mutate_if()関数を使用して要素である列を検出し、文字に変更します。最後に、これは多くの場合初心者にとっても固執するブロックであるため、文字クラスのタイムスタンプを日時に変更するためにlubridateを使用する方法を示したいと思いました。


library(tidyverse) 
library(lubridate)

# Recreate data that needs converted to numeric, date-time, etc
data_df
#> # A tibble: 5 × 9
#>             TIMESTAMP SYMBOL    EX  PRICE  SIZE  COND   BID BIDSIZ   OFR
#>                 <chr>  <chr> <chr>  <chr> <chr> <chr> <chr>  <chr> <chr>
#> 1 2012-05-04 09:30:00    BAC     T 7.8900 38538     F  7.89    523  7.90
#> 2 2012-05-04 09:30:01    BAC     Z 7.8850   288     @  7.88  61033  7.90
#> 3 2012-05-04 09:30:03    BAC     X 7.8900  1000     @  7.88   1974  7.89
#> 4 2012-05-04 09:30:07    BAC     T 7.8900 19052     F  7.88   1058  7.89
#> 5 2012-05-04 09:30:08    BAC     Y 7.8900 85053     F  7.88 108101  7.90

# Converting columns to numeric using "tidyverse"
data_df %>%
    mutate_all(type.convert) %>%
    mutate_if(is.factor, as.character) %>%
    mutate(TIMESTAMP = as_datetime(TIMESTAMP, tz = Sys.timezone()))
#> # A tibble: 5 × 9
#>             TIMESTAMP SYMBOL    EX PRICE  SIZE  COND   BID BIDSIZ   OFR
#>                <dttm>  <chr> <chr> <dbl> <int> <chr> <dbl>  <int> <dbl>
#> 1 2012-05-04 09:30:00    BAC     T 7.890 38538     F  7.89    523  7.90
#> 2 2012-05-04 09:30:01    BAC     Z 7.885   288     @  7.88  61033  7.90
#> 3 2012-05-04 09:30:03    BAC     X 7.890  1000     @  7.88   1974  7.89
#> 4 2012-05-04 09:30:07    BAC     T 7.890 19052     F  7.88   1058  7.89
#> 5 2012-05-04 09:30:08    BAC     Y 7.890 85053     F  7.88 108101  7.90
13
Matt Dancho

あなたが問題に遭遇した場合:

as.numeric(as.character(dat$x))

小数点を見てください。 「」の代わりに「」の場合(例えば "5,3")上記は動作しません。

考えられる解決策は次のとおりです。

as.numeric(gsub(",", ".", dat$x))

これは英語を話さない国々ではかなり一般的なことだと思います。

11
Gorka

type.convert()rapply()を使った普遍的な方法:

convert_types <- function(x) {
    stopifnot(is.list(x))
    x[] <- rapply(x, utils::type.convert, classes = "character",
                  how = "replace", as.is = TRUE)
    return(x)
}
d <- data.frame(char = letters[1:5], 
                fake_char = as.character(1:5), 
                fac = factor(1:5), 
                char_fac = factor(letters[1:5]), 
                num = 1:5, stringsAsFactors = FALSE)
sapply(d, class)
#>        char   fake_char         fac    char_fac         num 
#> "character" "character"    "factor"    "factor"   "integer"
sapply(convert_types(d), class)
#>        char   fake_char         fac    char_fac         num 
#> "character"   "integer"    "factor"    "factor"   "integer"
6
Artem Klevtsov

データフレームの列を数値に変換するためには、あなたはただしなければならない: -

数値への因数: -

data_frame$column <- as.numeric(as.character(data_frame$column))
3
Aayush Agrawal

他の人がトピックをかなりよくカバーしていますが、私はこの追加の迅速な考え/ヒントを加えたいです。 regexpを使用して、文字が潜在的に数字のみで構成されているかどうかを事前に確認することができます。

for(i in seq_along(names(df)){
     potential_numcol[i] <- all(!grepl("[a-zA-Z]",d[,i]))
}
# and now just convert only the numeric ones
d <- sapply(d[,potential_numcol],as.numeric)

より洗練された正規表現と、彼らの力を学ぶ/経験する理由については、本当に素敵なWebサイトをご覧ください。 http://regexr.com/

2
Matt Bannert

データフレームに複数の種類の列、いくつかの文字、いくつかの数値がある場合、数値を含む列だけを数値に変換するために次のことを試してください。

for (i in 1:length(data[1,])){
  if(length(as.numeric(data[,i][!is.na(data[,i])])[!is.na(as.numeric(data[,i][!is.na(data[,i])]))])==0){}
  else {
    data[,i]<-as.numeric(data[,i])
  }
}
0
Philipp

Char列が存在する可能性があることを考慮すると、これは @ Excelシートの列タイプを自動的に取得する answerの@ Abdouに基づいています。

makenumcols<-function(df){
  df<-as.data.frame(df)
  df[] <- lapply(df, as.character)
  cond <- apply(df, 2, function(x) {
    x <- x[!is.na(x)]
    all(suppressWarnings(!is.na(as.numeric(x))))
  })
  numeric_cols <- names(df)[cond]
  df[,numeric_cols] <- sapply(df[,numeric_cols], as.numeric)
  return(df)
}
df<-makenumcols(df)
0
Ferroao

hablar :: convert を付けて

複数の列を異なるデータ型に簡単に変換するには、hablar::convertを使用できます。単純な構文:df %>% convert(num(a))は、列aをdfからnumericに変換します。

詳細な例

mtcarsのすべての列を文字に変換できます。

df <- mtcars %>% mutate_all(as.character) %>% as_tibble()

> df
# A tibble: 32 x 11
   mpg   cyl   disp  hp    drat  wt    qsec  vs    am    gear  carb 
   <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
 1 21    6     160   110   3.9   2.62  16.46 0     1     4     4    
 2 21    6     160   110   3.9   2.875 17.02 0     1     4     4    
 3 22.8  4     108   93    3.85  2.32  18.61 1     1     4     1    

hablar::convertの場合:

library(hablar)

# Convert columns to integer, numeric and factor
df %>% 
  convert(int(cyl, vs),
          num(disp:wt),
          fct(gear))

結果は次のとおりです。

# A tibble: 32 x 11
   mpg     cyl  disp    hp  drat    wt qsec     vs am    gear  carb 
   <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <int> <chr> <fct> <chr>
 1 21        6  160    110  3.9   2.62 16.46     0 1     4     4    
 2 21        6  160    110  3.9   2.88 17.02     0 1     4     4    
 3 22.8      4  108     93  3.85  2.32 18.61     1 1     4     1    
 4 21.4      6  258    110  3.08  3.22 19.44     1 0     3     1   
0
davsjob

私のPC(R v.3.2.3)では、applyまたはsapplyがエラーを出しています。 lapplyはうまくいきます。

dt[,2:4] <- lapply(dt[,2:4], function (x) as.factor(as.numeric(x)))
0
JKim

文字を数値に変換するには、次のように適用して文字に変換する必要があります。

BankFinal1 <- transform(BankLoan,   LoanApproval=as.factor(LoanApproval))
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp=as.factor(LoanApproval))

1つの列は数値に変換できないため、同じデータで2つの列を作成する必要があります。あなたが1つの変換をするならば、それは以下のエラーを与えます

transform(BankData, LoanApp=as.numeric(LoanApproval))
Warning message:
  In eval(substitute(list(...)), `_data`, parent.frame()) :
  NAs introduced by coercion

そのため、同じデータを2列適用した後に適用する

BankFinal1 < transform(BankFinal1, LoanApp      = as.numeric(LoanApp), 
                                   LoanApproval = as.numeric(LoanApproval))

文字を正常に数値に変換します

0
jadhav suraj