但是,如果data.frame中的列是因子(factor)类型,直接应用as.numeric()函数会返回因子的内部编码,而不是因子的实际数值。因此,通常需要先将因子转换为字符型,然后再转换为数值型。 r #将number列从因子型转换为字符型,再转换为数值型 df$number <- as.numeric(as.character(df$number)) #
我们可以使用 as.numeric() 函数将其转换为数字。 用法: as.numeric(character) 其中,character 是一个字符向量 示例: R # create a vector with 5 charactersdata = c('1','2','3','4','5')# display typeclass(data)# convert to numericfinal = as.numeric(data) print(final)# display typeclas...
print(data_frame) # indicating the data type of # each variable sapply(data_frame,class) # converting character type column # to numeric data_frame_col3<-transform(data_frame, col3=as.numeric(as.factor(col3))) print("Modified col3 DataFrame") print(data_frame_col3) # indicating the da...
在R语言中,数据框(data frame)是一种常见的数据结构,它由行和列组成,类似于电子表格。在处理数据时,有时需要将某些列转换为数值型(numeric)数据类型。本文将介绍如何使用R语言将数据框中的列转换为数值型,并提供相应的代码示例。 什么是数据框(data frame)? 数据框是R语言中一种重要的数据结构,它可以存储不同...
View(job_data_bsgs) 1. 2. 3. 北上广深的工作机会占比? #求一下北上广深的工作占所有工作的比例 print(nrow(job_data_bsgs) / nrow(job_data)) 1. 2. 聚合数据 北上广深城市薪资的平均值 ? #聚合数据,计算北上广深城市薪资的平均值 city_job_data <-aggregate(job_data_bsgs$salary,by = list(...
new 数据如下所示: 每一列都是因子型: 现在想把数据框每一列都转为数值型,则可以使用命令:new1=apply(new,2,function(x) as.numeric(as.character(x))) 转完后,如下所示:
在R中,可以使用as.numeric()函数将字符转换为数字。as.numeric()函数将字符向量转换为数值向量。 例如,假设有一个名为df的data.frame,其中包含一个字符列"age",我...
sapply(data, class) # Get classes of all columns # x1 x2 x3 # "factor" "character" "integer"The data is set up, so let’s move on to the examples…Example 1: Convert One Variable of Data Frame to NumericIn the first example I’m going to convert only one variable to numeric. ...
如何把 data.frame 中的某一列,赋值、即分组分类,,解决方案:先 复制 要赋值的这一列,iris1<- iris; range(iris1$Sepal.Length) #[1] 4.3 7.9 得到数据范围,为下面分段方法一: 常规赋值,,可适用于被赋值列为 numeric、character 均可。为 numeric 时可用< > >= <= 等,character 时可用 == 方式。
1 数值型(numeric);2;整数型(integer);3 字符型(character);4 逻辑型(logical),等。 另外还有特殊类型的**因子型(factor)、时间型(Date)**等数据 查看向量中数据类型 可使用class函数查看数据类型 如class(rt[ ,1])表示查看数据框rt中第1列的数据类型 class(rt[,1]) class(rt[,2]) class(rt[,3])...