Dataframe 使用数据框后保持变量类型

我试图使用R package

clustMixType

中的

kproto（）

函数对Julia中的混合类型数据进行聚类，但是我在x中得到了错误

没有数值变量！尝试使用包中的kmodes（）。

。我的数据应该有3个变量：2个连续变量和1个分类变量。似乎在我使用了

DataFrame（）

之后，所有变量都变成了分类变量。在使用

DataFrame（）

之后，有没有办法避免更改变量类型，这样我就可以使用混合类型的数据（连续的和分类的）来使用

kproto（）

---

我不知道关于R包的任何信息，也不知道它需要什么样的输入，但问题可能是如何构造数据矩阵，而不是数据帧构造函数本身

将数字列和字符串列连接在一起时，Julia将返回结果矩阵的元素类型

Any

：

julia> g1=hcat(x1,x2,x3)
10×3 Matrix{Any}:
  0.708309  -4.84767   "1"
  0.566883  -0.214217  "1"
...

这意味着您的

df0

矩阵是：

julia> #create the data
       df0=vcat(g1,g2)
20×3 Matrix{Any}:
  0.708309   -4.84767   "1"
  0.566883   -0.214217  "1"
...

而

DataFrame

构造函数只会传递这种类型信息的缺乏，而不是试图推断列类型

julia> DataFrame(df0)
20×3 DataFrame
 Row │ x1         x2         x3  
     │ Any        Any        Any 
─────┼───────────────────────────
   1 │ 0.708309   -4.84767   1
   2 │ 0.566883   -0.214217  1
...

解决此问题的一个简单方法是，不要将列连接到单个矩阵中，而是从列构造数据帧：

julia> DataFrame([vcat(x1, y1), vcat(x2, y2), vcat(x3, y3)])
20×3 DataFrame
 Row │ x1         x2          x3     
     │ Float64    Float64     String 
─────┼───────────────────────────────
   1 │  0.708309   -4.84767   1
   2 │  0.566883   -0.214217  1
...

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如您所见，我们现在在生成的数据帧中有两个

Float64

数值列

x1

和

x2

。

作为Nils的漂亮答案的补充（因为问题确实是在矩阵构造时，而不是在

DataFrame

创建时），有以下小技巧：

julia> df = DataFrame([1 1.0 "1"; 2 2.0 "2"], [:int, :float, :string])
2×3 DataFrame
 Row │ int  float  string
     │ Any  Any    Any
─────┼────────────────────
   1 │ 1    1.0    1
   2 │ 2    2.0    2

julia> identity.(df)
2×3 DataFrame
 Row │ int    float    string
     │ Int64  Float64  String
─────┼────────────────────────
   1 │     1      1.0  1
   2 │     2      2.0  2

julia> df = DataFrame([1 1.0 "1"; 2 2.0 "2"], [:int, :float, :string])
2×3 DataFrame
 Row │ int  float  string
     │ Any  Any    Any
─────┼────────────────────
   1 │ 1    1.0    1
   2 │ 2    2.0    2

julia> identity.(df)
2×3 DataFrame
 Row │ int    float    string
     │ Int64  Float64  String
─────┼────────────────────────
   1 │     1      1.0  1
   2 │     2      2.0  2