如何将整个数据框转换为数字，同时保留小数位？

Question

我有一个混合类型的数据框（包含数值和因子变量），我想将整个数据框转换为数值型。以下是我正在处理的数据类型以及遇到的问题:

> a = as.factor(c(0.01,0.02,0.03,0.04))
> b = c(2,4,5,7)
> df1 = data.frame(a,b)
> class(df1$a)
[1] "factor"
> class(df1$b)
[1] "numeric"

当我尝试将整个数据框转换为数字时，它会改变数字的值。例如：

> df2 = as.data.frame(sapply(df1, as.numeric))
> class(df2$a)
[1] "numeric"
> df2
  a b
1 1 2
2 2 4
3 3 5
4 4 7

在本网站的以前帖子中，建议使用as.numeric(as.character(df1$a))，这对于单个列非常有效。但是，我需要将此方法应用于可能包含数百列的数据框。

在保留数值小数的同时，如何将整个数据框从因子转换为数字？

以下是我想要生成的输出，其中a和b是数字：

     a b
1 0.01 2
2 0.02 4
3 0.03 5
4 0.04 7

我已经阅读了以下相关帖子，虽然它们都不直接适用于这种情况:

1. 如何在R中将因子变量转换为数字并保留数字。这个帖子参考了数据框架中的一列。
2. 从字符转换为数字数据框架。这篇文章没有考虑小数值。
3. 如何将包含小数的因子列转换为数字?。这仅适用于数据框架中的一列。

- Borealis

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很好的提问方式。这个问题可能会有所帮助。这是使用factor变量时常见的困扰来源。 - ilir

Answer 1

使用 dplyr（类似于sapply..）

df2 <- mutate_all(df1, function(x) as.numeric(as.character(x)))

提供：

glimpse(df2)
Observations: 4
Variables: 2
$ a <dbl> 0.01, 0.02, 0.03, 0.04
$ b <dbl> 2, 4, 5, 7

来自您的df1，其内容为：

glimpse(df1)
Observations: 4
Variables: 2
$ a <fctr> 0.01, 0.02, 0.03, 0.04
$ b <dbl> 2, 4, 5, 7

- R. Prost

Answer 2

你可能需要进行一些检查。不能直接将因子转换为数字类型，必须先应用as.character函数后再进行转换。否则，因子将被转换为其数字存储值。我建议使用is.factor对每列进行检查，如有必要，则进行强制转换为数字类型。

df1[] <- lapply(df1, function(x) {
    if(is.factor(x)) as.numeric(as.character(x)) else x
})
sapply(df1, class)
#         a         b 
# "numeric" "numeric" 

- Rich Scriven

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或者在循环外执行以下操作：is_factor <- vapply(df1, is.factor, logical(1)); df1[is_factor] <- ... - hadley

@hadley - 我一直在思考这个问题。先检查，然后在子集上运行更有效吗？而不是在lapply循环内部进行检查？ - Rich Scriven

考虑到典型数据集的大小，我怀疑这不会有太大差别。 - hadley

Answer 3

df2 <- data.frame(apply(df1, 2, function(x) as.numeric(as.character(x))))

- n8sty

Answer 4

> df2 <- data.frame(sapply(df1, function(x) as.numeric(as.character(x))))
> df2
     a b
1 0.01 2
2 0.02 4
3 0.03 5
4 0.04 7
> sapply(df2, class)
        a         b 
"numeric" "numeric" 

- Jilber Urbina

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我可能错了，但这会将一个数字列转换为字符，然后再次转换为数字吗？ - Rich Scriven

@RichardScriven认为这是正确的。我认为我的答案也存在同样的问题，但我不认为这是特别严重的。 - n8sty

@n8sty 不，这并不成问题，但似乎有点浪费。 - Rich Scriven