循环不适用于R中的字符列

如何解决循环不适用于R中的字符列

我试图将列表中某个df的某些df列的数据类（从字符转换为数字）；但是，当我运行下一个代码时，会出现警告，并且数据类保持不变。

## inspecting class ##
class(df_list[["df"]][["col1"]])

//console output //
"character"


## function to return numeric ##
num_fun <- function(x){
             if(is.na(x)){
               return(NA)
             } else {
               as.numeric(x)
             }
}

numeric_columns <- c("col1","col2","col3")

# loop to convert character columns ##

for(i in seq_along(numeric_columns)){
      df_list[["df"]][,i] <-  lapply(
                                    df_list[["df"]][,i],num_fun)
}

// console output //
Warning messages:
1: In `[<-.data.frame`(`*tmP*`,i,value = list(8,8,... :
  provided 1203 variables to replace 1 variables
2: In FUN(X[[i]],...) : NAs introducidos por coerción


## verify ##
class(df_list[["df"]][["col1"]])

// console output //
"character"

反正有在特定的df列列表上应用此功能吗？

解决方法

尝试以下方法：

df_list[["df"]][numeric_columns] <- lapply(df_list[["df"]][numeric_columns],as.numeric)

这会将numeric_columns中df_list[["df"]]中的列转换为数字。 NA将自动保留为NA。

,

我们可以使用tidyverse方法来做到这一点。提取list元素，在numeric_columns中指定across的向量，然后转换为numeric

library(dplyr)
library(purrr)
df_list[["df"]] <- df_list[["df"]] %>%
                     mutate(across(numeric_columns),as.numeric))

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或使用base R

Map(as.numeric,df_list[["df]][numeric_columns])