如何在选择性列上使用lappy（）R

我是一个新手程序员。我想知道如何在数据帧上重叠，但避免某些列

# Some dummy dataframe
df <- data.frame(
         grp = c("A", "B", "C", "D"),
         trial = as.factor(c(1,1,2,2)),
         mean = as.factor(c(44,33,22,11)),
         sd = as.factor(c(3,4,1,.5)))

df <- lapply(df, function (x) {as.numeric(as.character(x))})

#一些虚拟数据帧
正如你可能猜到的，有很多方法。由于您似乎正在进行就地替换，实际上，for循环是合适的

df <- data.frame(
         grp = c("A", "B", "C", "D"),
         trial = as.factor(c(1,1,2,2)),
         mean = as.factor(c(44,33,22,11)),
         sd = as.factor(c(3,4,1,.5)))

my_cols <- c("trial", "mean", "sd")
for(mc in my_cols) {
    df[[mc]] <- as.numeric(as.character(df[[mc]]))
}

df正如你可能猜到的，有很多方法。由于您似乎正在进行就地替换，实际上，for循环是合适的

df <- data.frame(
         grp = c("A", "B", "C", "D"),
         trial = as.factor(c(1,1,2,2)),
         mean = as.factor(c(44,33,22,11)),
         sd = as.factor(c(3,4,1,.5)))

my_cols <- c("trial", "mean", "sd")
for(mc in my_cols) {
    df[[mc]] <- as.numeric(as.character(df[[mc]]))
}

df尝试这样做：

df[,3:4] <- lapply(df[,3:4], function (x) {as.numeric(as.character(x))})

df[，3:4]尝试这样做：

df[,3:4] <- lapply(df[,3:4], function (x) {as.numeric(as.character(x))})

df[，3:4]如果要按列名进行选择性转换：

library(dplyr)
df %>% 
  mutate_if(names(.) %in% c("mean", "sd"), 
            function(x) as.numeric(as.character(x)))

如果要按列名有选择地进行转换：

library(dplyr)
df %>% 
  mutate_if(names(.) %in% c("mean", "sd"), 
            function(x) as.numeric(as.character(x)))

这是有道理的。有没有一种方法可以说除了x以外的所有列都要这样做呢？这是有道理的。有没有一种方法可以说除了x以外的所有列都要这样做。如果列的位置很奇怪，这有关系吗？只要选择你想要的任何列，例如df[，c（2,4）]，如果这些列是曾经需要的typecast。欢迎你。您还可以执行以下操作：
df[，c（“mean”，“sd”）]您可以执行except like命令吗
df[c（“grp”，“trial”），]我喜欢使用
范围
语法回答的原因是它的有用性。假设您有100个列，并且您想要将92个这样的列转换为数字，您可以通过使用它们的索引轻松地做到这一点：
c（1,2,11:100）
。您可以编写任何排除条件，但它们不应位于列名上。啊，好的。如果列的位置很奇怪，这有关系吗？只要选择你想要的任何列，例如df[，c（2,4）]，如果这些列是曾经需要的typecast。欢迎你。您还可以执行以下操作：
df[，c（“mean”，“sd”）]您可以执行except like命令吗
df[c（“grp”，“trial”），]我喜欢使用
范围
语法回答的原因是它的有用性。假设您有100个列，并且您想要将92个这样的列转换为数字，您可以通过使用它们的索引轻松地做到这一点：
c（1,2,11:100）
。您可以编写任何排除条件，但它们不应位于列名上。
library（tidyverse）；df%>%变异于（2:4，解析号）
库（tidyverse）；df%>%在（2:4，解析号）处变异