数据类型问题，从csv到R的整数数据

Question

我在 R 中有一个 data.frame，它是根据此处的示例 1-3 数据集构建的： http://riskfactor.cancer.gov/diet/usualintakes/dataset.html

我使用 Stat Transfer 将其从 SAS 转换为 ASCII，并保存为 csv。我已使用 read.csv 命令将数据导入 R：

t_0104nc <- read.csv("foo.csv",header=T)

数据在 data.frame 结构中。此文件中有一些与权重相关的列（RNDW 到 RNDW32）。虽然这些看起来是整数，但在 Excel 中查看数据时，单元格具有通用格式。 R 已将数据加倍。

我正在使用 RNDW1，我需要确认它是整数。但是，输入 typeof(RNDW1) 和 storage.mode(RNDW1) 都会将数据显示为 double。

对我来说，测试我在该列中只有整数值的最有效方法是什么？我不想强制数据，因为非整数的存在表明数据存在强制无法修复的基本问题。

另外，我想知道是否有某种方法可以导入数据，以便将其存储为 R 中最简单的数据类型 - 然后应该将这些值作为整数导入。有的数据是整数，有的数据是单数或双数，所以数据不都是同一类型。

根据以下建议进行更新。我只需要一个简单的布尔真/假测试，所以我使用了：

if(isTRUE(all.equal(x, xi <- as.integer(x)))) y="TRUE" else y="FALSE"

y

然后返回一个 true 或 false 值来指示测试的整体结果。感谢我收到的所有（快速！）帮助，我对代码和对它的理解感到满意。

Answer 1

all.equal 提供了一种方法来测试列中的所有值是否都是整数值。

这是一个可以做你喜欢的功能：

careful.as.integer <- function(x) {
    if(!is.numeric(x)) return(x) # For factor, character, and logical vectors 
    if(all.equal(x, as.integer(x))== TRUE) {
          as.integer(x)
     } else {
          x
     }
}

DAT <- data.frame(a = c(NA, 1:3), 
                  b = c(1:2, 3.3, NA), 
                  species = c("cat", "dog", "goat", "okapi"))

data.frame(lapply(DAT, careful.as.integer))
#    a   b species
# 1 NA 1.0     cat
# 2  1 2.0     dog
# 3  2 3.3    goat
# 4  3  NA   okapi