R 如何在保留小数的同时将整个数据帧转换为数字？

我有一个混合类dataframe（numeric和factor），我试图将整个数据帧转换为numeric。以下说明了我正在处理的数据类型以及遇到的问题：

> a = as.factor(c(0.01,0.02,0.03,0.04))
> b = c(2,4,5,7)
> df1 = data.frame(a,b)
> class(df1$a)
[1] "factor"
> class(df1$b)
[1] "numeric"

当我尝试将整个数据帧转换为数值时，它会改变数值。例如：

> df2 = as.data.frame(sapply(df1, as.numeric))
> class(df2$a)
[1] "numeric"
> df2
  a b
1 1 2
2 2 4
3 3 5
4 4 7

该网站上以前的帖子建议使用

as.numeric（as.character（df1$a））

，这对于一个专栏来说非常有用。但是，我需要将这种方法应用于可能包含数百列的数据帧

我可以选择哪些选项将整个数据帧从因子转换为数字，同时保留数字十进制值？

以下是我想产生的输出，其中

a

和

b

是数字：

     a b
1 0.01 2
2 0.02 4
3 0.03 5
4 0.04 7

---

我已经阅读了以下相关帖子，但没有一篇直接适用于本案例：

这引用数据帧中的单个列

。本帖 不考虑十进制值

。这仅适用于数据帧中的一列

>df2 df2
a b
1 0.01 2
2 0.02 4
3 0.03 5
4 0.04 7
>sapply（df2级）
a b
“数字”“数字”

您可能需要进行一些检查。无法安全地将因子直接转换为数字<代码>作为。必须首先应用字符。否则，因子将转换为其数值存储值。我会用

is.factor

检查每一列，然后根据需要强制为数字

df1[] <- lapply(df1, function(x) {
    if(is.factor(x)) as.numeric(as.character(x)) else x
})
sapply(df1, class)
#         a         b 
# "numeric" "numeric" 

df1[]
df2使用
dplyr
（有点像sapply.）

df2提问的好方法。可能会有帮助。这是对
因子
变量感到沮丧的常见原因。我可能错了，但这不会将数字列转换为字符，然后再转换为数字吗？@RichardScriven认为这是正确的。我想我的答案也有同样的问题，虽然我不认为它有什么问题。@n8sty不，它一点问题都没有，但似乎有点浪费。或者在循环之外做：
is_factor@hadley-我一直在想这个问题。首先检查，然后在子集上运行更改更有效？与其在
lappy
循环中进行检查，不如考虑典型数据集的大小，我怀疑这会有多大区别
df1[] <- lapply(df1, function(x) {
    if(is.factor(x)) as.numeric(as.character(x)) else x
})
sapply(df1, class)
#         a         b 
# "numeric" "numeric" 

df2 <- data.frame(apply(df1, 2, function(x) as.numeric(as.character(x))))

df2 <- mutate_all(df1, function(x) as.numeric(as.character(x)))

glimpse(df2)
Observations: 4
Variables: 2
$ a <dbl> 0.01, 0.02, 0.03, 0.04
$ b <dbl> 2, 4, 5, 7

glimpse(df1)
Observations: 4
Variables: 2
$ a <fctr> 0.01, 0.02, 0.03, 0.04
$ b <dbl> 2, 4, 5, 7