将整个数据帧中的向量强制转换为R中的适当类

我有一个大约3000列的大数据框。每列都是一个因子，但有些是概念上的数字

我编写了这个quick for循环来转换适当的列，但它似乎没有按照我预期的方式工作。本质上，我检查并查看将向量强制转换为数字是否会导致该向量的平均值为

NaN

，如果不是，则继续将向量强制转换为数字，否则，将其强制转换为字符

代码如下：

 for (i in 1:length(data)) {
     ifelse(!is.nan(mean(as.numeric(as.character(data[,i])), na.rm=TRUE)), 
     as.numeric(as.character(data[,i])), as.character(data[,i])
      )  
 }

---

问题是它不会更改我的数据。

我假设您有一个字符列的data.frame：

DF <- lapply(iris, as.character)
sapply(DF, class)
#Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
# "character"  "character"  "character"  "character"  "character"

这也会适当地转换为逻辑值、整数值或复数值，但我想您不会介意的。基本上，这就是

read.table

使用的内容

---

但是，我想知道为什么您要以字符列的data.frame开始…

我假设您有字符列的data.frame：

DF <- lapply(iris, as.character)
sapply(DF, class)
#Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
# "character"  "character"  "character"  "character"  "character"

这也会适当地转换为逻辑值、整数值或复数值，但我想您不会介意的。基本上，这就是

read.table

使用的内容

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但是，我想知道为什么您要以字符列的data.frame开始…

我假设您有字符列的data.frame：

DF <- lapply(iris, as.character)
sapply(DF, class)
#Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
# "character"  "character"  "character"  "character"  "character"

这也会适当地转换为逻辑值、整数值或复数值，但我想您不会介意的。基本上，这就是

read.table

使用的内容

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但是，我想知道为什么您要以字符列的data.frame开始…

我假设您有字符列的data.frame：

DF <- lapply(iris, as.character)
sapply(DF, class)
#Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
# "character"  "character"  "character"  "character"  "character"

这也会适当地转换为逻辑值、整数值或复数值，但我想您不会介意的。基本上，这就是

read.table

使用的内容

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但是，我想知道为什么要以字符列的data.frame开始…

您必须将其重新分配给变量。。。应该考虑罗兰的问题。通过在任何

read.*

函数中使用colClasses，您可以强制数据成为特定的类，从而在交易中获得更好的性能。您必须将其分配回变量。。。应该考虑罗兰的问题。通过在任何

read.*

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read.*

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read.*

函数中使用colClasses，您可以强制数据成为特定的类，从而在讨价还价中获得更好的性能。这非常有效-感谢您的提示。您的问题的答案是，数据以全字符类型存储在Mongo中。因此，我认为当我通过

RMongoDB

将其读入R时，数据是这样存储的。。。不管怎么说，这个效果很好。这个效果很好-谢谢你的提示。您的问题的答案是，数据以全字符类型存储在Mongo中。因此，我认为当我通过

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将其读入R时，数据是这样存储的。。。不管怎样，这个效果很好。