R 我可以在数据帧的每个元素上使用gsub（）吗？

从Wikipedia导入一个表后，我有一个如下形式的值列表：

    > tbl[2:6]
    $`Internet
    Explorer`
     [1] "30.71%" "30.78%" "31.23%" "32.08%" "32.70%" "32.85%" "32.04%" "32.31%" "32.12%" "34.07%" "34.81%"
    [12] "35.75%" "37.45%" "38.65%" "40.63%" "40.18%" "41.66%" "41.89%" "42.45%" "43.58%" "43.87%" "44.52%"

    $Chrome
     [1] "36.52%" "36.42%" "35.72%" "34.77%" "34.21%" "33.59%" "33.81%" "32.76%" "32.43%" "31.23%" "30.87%"
    [12] "29.84%" "28.40%" "27.27%" "25.69%" "25.00%" "23.61%" "23.16%" "22.14%" "20.65%" "19.36%" "18.29%"

我试图去掉百分号，以便将数据转换为数字形式

有没有比矢量化更快的方法来清理这些数据？我当前的代码如下：

    data <- lapply(tbl[2:6], FUN = function(x) as.numeric(gsub("%", "", x)))

---

数据我想你可以用下面的方法来做，但我不知道它是比你的更好还是更干净：

df <- data.frame(tbl)
df[,-1] <- as.numeric(gsub("%", "", as.matrix(df[,-1])))

像juba一样，我不确定这种方式是否“更好或更干净”，但是……要对数据帧的所有元素起作用，可以使用apply：

#从数据框开始，而不是列表
更像是列表而不是数据帧的url。而且。。。lapply还将处理数据帧，因为它们实际上是具有特殊属性的列表。但是
gsub
不能像我需要的那样在上面工作（
lappy
很好）。因为data.frames是特殊的列表，并且你有一个经过测试的列表方法，这几乎肯定会起作用：
dfrm确实可以，但我尝试不使用矢量化，保持在
as的级别。
函数用于获取数据以进行清理。您的参数在其他方面是完全正确的。@BondedDust我在数据帧上使用了Lappy和gsub，所有列现在都转换为因子。试图转换回数字，看到了这篇文章：还有其他想法吗？这对我来说最合适，它既短又容易阅读。我已经更新了代码来确认它。啊，好吧，谢谢你的信用卡。作为回报，我会让你作为我包裹的共同收件人：）[话题之外]谢谢！我正在计划更多类似于我提交的功能。他们中的大多数人都直接受到Stata命令的启发，我发现这些命令对分析调查最有用。[on topic]经常会有一个数据框，其中除一列外，所有列的格式都相同。我也在考虑为这类操作编写一个类似于
melt
（带有
id.vars
参数）的小例程。
R> head(df)
            Date Internet.Explorer Chrome Firefox Safari Opera Mobile
1   January 2013             30.71  36.52   21.42   8.29  1.19  14.13
2  December 2012             30.78  36.42   21.89   7.92  1.26  14.55
3  November 2012             31.23  35.72   22.37   7.83  1.39  13.08
4   October 2012             32.08  34.77   22.32   7.81  1.63  12.30
5 September 2012             32.70  34.21   22.40   7.70  1.61  12.03
6    August 2012             32.85  33.59   22.85   7.39  1.63  11.78
R> sapply(df, class)
             Date Internet.Explorer            Chrome           Firefox 
         "factor"         "numeric"         "numeric"         "numeric" 
           Safari             Opera            Mobile 
        "numeric"         "numeric"         "numeric" 

# start with data frame, not list
url <- "http://en.wikipedia.org/wiki/Usage_share_of_web_browsers"
# Get the eleventh table.
tbl <- readHTMLTable(url, which = 11, stringsAsFactors = F)

# use apply on the non-date columns
tbl[, 2:7] <- apply(tbl[, 2:7], 2, function(x) as.numeric(gsub("%", "", x)))