데이터 프레임에서 숫자 열만 선택

데이터 프레임에서 숫자 열만 선택

다음과 같은 data.frame이 있다고 가정합니다.

x <- data.frame(v1=1:20,v2=1:20,v3=1:20,v4=letters[1:20])

x에 숫자로 표시된 열만 선택하려면 어떻게 해야 합니다.

편집: 잘못된 사용을 방지하기 위해 업데이트됨sapply.

데이터 프레임은 목록이므로 list-apply 함수를 사용할 수 있습니다.

nums <- unlist(lapply(x, is.numeric), use.names = FALSE)  

그런 다음 표준 부분 집합 설정

x[ , nums]

## don't use sapply, even though it's less code
## nums <- sapply(x, is.numeric)

좀 더 관용적인 현대식 R을 추천합니다.

x[ , purrr::map_lgl(x, is.numeric)]

코드가 적고, R의 특정 특성을 덜 반영하며, 데이터베이스 백엔드 경골에서 사용하기에 더 간단하고 강력합니다.

dplyr::select_if(x, is.numeric)

최신 버전의 dplyr은 다음 구문도 지원합니다.

x %>% dplyr::select(where(is.numeric))

dplyr 패키지의select_if() 함수는 우아한 솔루션입니다.

library("dplyr")
select_if(x, is.numeric)

Filter()기본 패키지는 해당 사용 사례에 대한 완벽한 기능입니다.코드화하기만 하면 됩니다.

Filter(is.numeric, x)

그것은 또한 훨씬 빠릅니다.select_if():

library(microbenchmark)
microbenchmark(
    dplyr::select_if(mtcars, is.numeric),
    Filter(is.numeric, mtcars)
)

(내 컴퓨터에서) 60마이크로초의 중앙값을 반환합니다.Filter의 경우 21,000마이크로초select_if(350배 더 빠름).

열 이름에만 관심이 있는 경우 다음을 사용합니다.

names(dplyr::select_if(train,is.numeric))

iris %>% dplyr::select(where(is.numeric)) #as per most recent updates

의 다른 옵션purrr부정하는 것일 것입니다.discard함수:

iris %>% purrr::discard(~!is.numeric(.))

숫자 열의 이름을 원하는 경우 추가할 수 있습니다.names또는colnames:

iris %>% purrr::discard(~!is.numeric(.)) %>% names

이 코드는 다른 답변에 대한 대체 코드입니다.

x[, sapply(x, class) == "numeric"]

와 함께data.table

x[, lapply(x, is.numeric) == TRUE, with = FALSE]

library(purrr)
x <- x %>% keep(is.numeric)

PCAmix 데이터 라이브러리에는 아래와 같이 주어진 데이터 프레임 "YourDataframe"의 정량적(수치 데이터)과 정성적(범주 데이터)을 분할하는 분할 혼합 기능이 있습니다.

install.packages("PCAmixdata")
library(PCAmixdata)
split <- splitmix(YourDataframe)
X1 <- split$X.quanti(Gives numerical columns in the dataset) 
X2 <- split$X.quali (Gives categorical columns in the dataset)

요인 변수가 많은 경우 사용할 수 있습니다.select_if기능dplyr 패키지를 설치합니다.조건을 만족하여 데이터를 분리하는 기능이 많이 있습니다.조건을 설정할 수 있습니다.

이렇게 사용합니다.

categorical<-select_if(df,is.factor)
str(categorical)

또 다른 방법은 다음과 같습니다.

#extracting numeric columns from iris datset
(iris[sapply(iris, is.numeric)])

Numerical_variables <- which(sapply(df, is.numeric))
# then extract column names 
Names <- names(Numerical_variables)

이 방법은 질문에 직접적으로 대답하지는 않지만 특히 ID 열과 종속 변수를 제외한 모든 숫자 열과 같은 것을 원하는 경우 매우 유용할 수 있습니다.

numeric_cols <- sapply(dataframe, is.numeric) %>% which %>% 
                   names %>% setdiff(., c("id_variable", "dep_var"))

dataframe %<>% dplyr::mutate_at(numeric_cols, function(x) your_function(x))

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/5863097/selecting-only-numeric-columns-from-a-data-frame