如果行是数字或不是R中的数字，则拆分数据框答案

【问题标题】：Splitting a dataframe if rows are numeric or not in R如果行是数字或不是R中的数字，则拆分数据框
【发布时间】：2015-10-27 18:21:11
【问题描述】：

我有一个数据框（我们称之为“df”），它由两列组成

 Name   Contact
 A      34552325
 B      423424
 C      4324234242
 D      hello1@company.com

我想根据“联系人”列中的一行是否为数字将数据框拆分为两个数据框

预期输出：

 Name   Contact
 A      34552325
 B      423424
 C      4324234242

和

 Name   Contact
 D      hello1@company.com

我厌倦了使用：

   df$IsNum <- !(is.na(as.numeric(df$Contact)))

但这也将“hello1@company.com”归类为数字。

基本上，如果“联系人”列中甚至有一个非数字值，那么代码必须将其归类为非数字

【问题讨论】：

你可能有因素，所以as.numeric 行不通，试试split(df, is.na(as.numeric(as.character(df$Contact)))) 可能
在我完成df$Contact <- as.vector(df$Contact) 之后，我采用了您的方法。我也喜欢这个df$IsNum <- suppressWarnings({!(is.na(as.numeric(df$Contact)))})，以摆脱warning message

标签： r dataframe table-splitting

【解决方案1】：

您可以使用grepl..

x <- " Name   Contact
 A      34552325
 B      423424
 C      4324234242
 D      hello1@company.com"
df <- read.table(text=x, header = T)
x <- df[grepl("^\\d+$",df$Contact),]
y <- df[!grepl("^\\d+$",df$Contact),]
x
#   Name    Contact
# 1    A   34552325
# 2    B     423424
# 3    C 4324234242
y
#  Name            Contact
# 4    D hello1@company.com

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用grepl（与@Avinash Raj 创建的方式相同）创建一个分组变量，split 使用该数据框创建一个list 的data.frames。

split(df, grepl('^\\d+$', df$Contact))

【讨论】：