从字符转换为数字数据框

Question

我在 R 中有一个字符数据框，其中包含 NaNs。我需要删除任何带有NaN 的行，然后将其转换为数字数据框。

如果我只是在数据框上执行 as.numeric，我会遇到以下情况

Error: (list) object cannot be coerced to type 'double'
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Answer 1

正如@thijs van den bergh 指出的那样，

dat <- data.frame(x=c("NaN","2"),y=c("NaN","3"),stringsAsFactors=FALSE)

dat <- as.data.frame(sapply(dat, as.numeric)) #<- sapply is here

dat[complete.cases(dat), ]
#  x y
#2 2 3

这是一种方法吗？

您的错误来自于尝试使用 data.frame 数字。我展示的sapply 选项是使每个列向量变为数字。

Answer 2

请注意，data.frames 不是numeric 或character，而是list，可以是所有numeric 列、所有character 列或这些或其他类型的混合（例如:Date/logical)。

dat <- data.frame(x=c("NaN","2"),y=c("NaN","3"),stringsAsFactors=FALSE)
is.list(dat)
# [1] TRUE

示例数据只有两个字符列：

> str(dat)
'data.frame':   2 obs. of  2 variables:
 $ x: chr  "NaN" "2"
 $ y: chr  "NaN" "3

...您可以像这样添加一个数字列：

> dat$num.example <- c(6.2,3.8)
> dat
    x   y num.example
1 NaN NaN         6.2
2   2   3         3.8
> str(dat)
'data.frame':   2 obs. of  3 variables:
 $ x          : chr  "NaN" "2"
 $ y          : chr  "NaN" "3"
 $ num.example: num  6.2 3.8

所以，当您尝试执行as.numeric R 时，会感到困惑，因为它想知道如何转换这个可能包含多种类型的列表对象。 user1317221_G 的答案使用?sapply 函数，该函数可用于将函数应用于对象的各个项目。您也可以使用 ?lapply，这是一个非常相似的函数（在此处阅读更多关于 *apply 函数的信息 - R Grouping functions: sapply vs. lapply vs. apply. vs. tapply vs. by vs. aggregate）

即- 在这种情况下，对于data.frame 的每一列，您可以应用as.numeric 函数，如下所示：

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

lapply 调用包含在 data.frame 中，以确保输出是 data.frame 而不是 list。也就是运行：

lapply(dat,as.numeric)

会给你：

> lapply(dat,as.numeric)
$x
[1] NaN   2

$y
[1] NaN   3

$num.example
[1] 6.2 3.8

同时：

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

会给你：

>  data.frame(lapply(dat,as.numeric))
    x   y num.example
1 NaN NaN         6.2
2   2   3         3.8