如何在向量中区分整数和小数？

Question

我使用data.table包中的fread函数从数据框中读取了一列。向量中约有一半的数字具有双精度，而另一半只具有整数精度。

head(data$value)
#[1] 3 1.2 3.1 1 1.0 5

我希望将向量按精度分为两部分，但是当我使用 typeof 函数时，所有值都以 double 的形式返回，所以我无法使用该函数来区分这两个部分。

输出将会得到两个单独的向量，如下所示：

single <- c(3,1,5)
double <- c(1.2,3.1,1.0)

- Michael Flatebo

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请问您可否展示期望的输出结果？ - Sotos

它是一个整数，但精度是双精度，因此我想将其分成双精度组。 - Michael Flatebo

如果变量是double类型，为什么有些值是1而有些是1.0？我是否遗漏了什么？请提供一个可重现的例子（dput(head(data$value))）。 - Sotos

“它是整数，但具有双精度”这句话没有意义。请说明1.0与1有何不同，以及为什么在打印“data$value”时，有些数字显示为整数格式，而其他数字显示为浮点格式，因为R通常会使用相同格式打印所有数字……这句话的意思不够清晰。请说明1.0与1的区别。同时解释为什么在打印 data$value 时，有些数字显示为整数格式，而其他数字显示为浮点格式，因为 R 通常会使用相同格式打印所有数字。请注意不要添加额外的解释或信息。 - digEmAll

也许该列中的值来自两种不同类型的测量：其中一些是粗略的（-->整数精度），而另一些则使用允许更高精度的设备进行测量（-->双精度）。OP需要将它们区分开。因此，一个合理的解决方案可能是使用fread和colClasses参数将它们读取为字符，然后使用@ytu的方法。 - Scarabee

Answer 1

假设您的向量为x，您可以按与原始值相同的四舍五入值进行拆分，例如：

x <- c(3, 1.2, 3.1, 1, 1.0, 5)

split(x, round(x) == x)

$`FALSE`
[1] 1.2 3.1

$`TRUE`
[1] 3 1 1 5

- Sotos

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我认为在这里不应该把1.0看作是1。在这种情况下它们是不同的。 - ytu

我很感激，但是相比于1，1.0具有双精度。因此，我想要将它们区分开来。 - Michael Flatebo

Answer 2

为了区分1.0和1，我想到了一个方法（可能不太高明）：使用正则表达式将它们分开。

single <- data$value[!grepl("\\.", data$value)]
double <- data$value[grepl("\\.", data$value)]

在这种情况下，data$value首先在grepl中被强制转换为字符，然后逐个搜索字面点，生成逻辑值以对data$value进行子集筛选。

- ytu

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你甚至可以使用 fread("file.csv", colClasses = c(value = "character")) 直接将值作为字符读取。 - Scarabee

一样的情况。运行您的方法来拆分这个向量 x <- c(3, 1.2, 3.1, 1, 1.0, 5)。 - Sotos

Answer 3

尝试像这样做：

single<-data[grepl("[.]",data$value),"value"]
double<-data[!grepl("[.]",data$value),"value"]

single
[1] 1.2 3.1 1.0
Levels: 1 1.0 1.2 3 3.1 5
> double
[1] 3 1 5
Levels: 1 1.0 1.2 3 3.1 5

- Terru_theTerror

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我明白你的意思，但在问题中head(data$value)#[1] 3 1.2 3.1 1 1.0 5中，出现了相同值的字符格式，有些带小数点，有些不带。（例如1和1.0） - Terru_theTerror

我认为这个问题不是很清楚。 - Terru_theTerror

那肯定是这样的... - Sotos

我的代码只有在这种情况下才能正常工作：data<-data.frame(value=c("3", "1.2", "3.1", "1", "1.0", "5"))。 - Terru_theTerror

让我们在聊天中继续这个讨论。 - Terru_theTerror