R - Die Spalte Datenrahmen in den numerischen Typ konvertieren

In diesem R -Tutorial diskutieren wir, wie eine Datenrahmenspalte in einen numerischen Typ konvertiert werden kann.

Erstellen wir einen Datenrahmen namens Market.

Wenn Sie in der R -Programmierung den Datentyp aller Spalten in einem Datenrahmen zurückgeben möchten, können Sie die Sapply () -Methode verwenden.

Syntax:

Sapply (DataFrame_Object, Klasse)

Parameter:

Es dauert zwei Parameter.

1. DataFrame_Object bezieht sich auf den Datenrahmen.
2. Klasse ist die Methode, die den Typ zurückgibt.

#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c ('1', '2', '3', '4'), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c ('120', '342', '220', '110'))
#Display der Marktdatenrahmen
Druck (Markt)
#usseln Sie alle Spaltendatentypen
Druck (Sapply (Markt, Klasse))

Ergebnis:

Mit jedem Spaltendatentyp sehen Sie den Marktdatenrahmen hier:

Beachten Sie, dass alle Spaltentypen Zeichentypen sind.

Jetzt müssen wir einige Spalten in numerische Typen umwandeln.

Methode 1: als.numerisch ()

Das as.numeric () Methode wandelt die angegebene Zeichenspalte in numerische Wege um. Es nimmt den Spaltennamen als Parameter.

Syntax:

als.numerisch (DataFrame_Object $ Spalte)

Wo,

DataFrame_Object ist der Eingabedatenrahmen, und die Spalte ist die Spalte des Zeichenstyps, die in numerisch konvertiert ist.

Beispiel 1

In diesem Beispiel konvertieren wir die Spalte markt_id in numerisch und zeigen alle Spaltentypen mit der Methode Sapply () an.

#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c ('1', '2', '3', '4'), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c ('120', '342', '220', '110'))
#Convert Market_id Spalte in numerische Spalte
markt $ markt_id = als.numerisch (markt $ markt_id)
#rete alle Spaltendatenatypen ein
Druck (Sapply (Markt, Klasse))

Ergebnis:

Wir können beobachten, dass die Spalte markt_id in numerisch umgewandelt wird.

Beispiel 2

In diesem Beispiel konvertieren wir die Spalte markt_squarefeet in numerisch und zeigen alle Spaltentypen mit der Methode Sapply () an.

#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c ('1', '2', '3', '4'), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c ('120', '342', '220', '110'))
#Convert Market_Squarefeet -Spalte in numerische Spalte
markt $ markt_squarefeet = als.numerisch (markt $ markt_squarefeet)
#usseln Sie alle Spaltendatentypen
Druck (Sapply (Markt, Klasse))

Ergebnis:

Wir können beobachten, dass die Spalte markt_squarefeet in numerische Konvertierung umgewandelt wird.

Methode 2: Transformation () mit AS.numerisch ()

Die Methode transform () ändert den Datentyp einer Spalte. Es dauert zwei Parameter. Der erste Parameter ist das Datenrahmenobjekt, und der zweite Parameter ist die Spalte, die als dauert.numeric (), mit dem die angegebene Zeichenspalte in numerische Konverse umwandelt wird. Es nimmt den Spaltennamen als Parameter

Syntax:

Transformation (DataFrame_Object, Spalte = AS.numerisch (Spalte))

Parameter:

1. DataFrame_Object ist der Eingabedatenrahmen.
2. Die Spalte ist die Zeichenspalbespalte, die zu numerisch konvertiert wird.numerisch ().

Beispiel 1

In diesem Beispiel konvertieren wir die Spalte markt_id in numerisch und zeigen alle Spaltentypen mit der Methode Sapply () an.

#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c ('1', '2', '3', '4'), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c ('120', '342', '220', '110'))
#Convert Market_id Spalte in numerische Spalte
markt = transform (markt, markt_id = als.numerisch (markt_id))
#rete alle Spaltendatenatypen ein
Druck (Sapply (Markt, Klasse))

Ergebnis:

Wir können beobachten, dass die Spalte markt_id in numerisch umgewandelt wird.

Beispiel 2

In diesem Beispiel konvertieren wir die Spalte markt_squarefeet in numerisch und zeigen alle Spaltentypen mit der Methode Sapply () an.

#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c ('1', '2', '3', '4'), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c ('120', '342', '220', '110'))
#Convert Market_Squarefeet -Spalte in numerische Spalte
markt = transform (Market, markt_squarefeet = als.numerisch (markt_squarefeet))
#usseln Sie alle Spaltendatentypen
Druck (Sapply (Markt, Klasse))

Ergebnis:

Wir können beobachten, dass die Spalte markt_squarefeet in numerische Konvertierung umgewandelt wird.

Abschluss

Aus diesem Artikel haben wir zwei Methoden gesehen, um eine Datenrahmenspalte in numerischen Typen zu konvertieren.numeric () und transform () Methoden. Wir haben gelernt, dass Transformation () als verwendet als.numeric () um eine Spalte in einen numerischen Typ umzuwandeln.