应用中的is.numeric和is.numeric选项显示不同的结果

我有一个数据集，其中包含约200个字段和1000000条记录，格式如下：

Acc Field1 Field2 Field3 .....    
101   23   34   78    
102   6    1.2  89    
.
.
.

当我输入命令时

apply(dat3[varlist[9]],2,is.numeric)

我得到了字段名的确认，结果为TRUE，但当我尝试按原样测试.numericdat3[varlist[9]]时，结果为FALSE

其中dat3是我正在处理的数据帧，varlist是使用以下命令创建的：

varlist <- names(dat3) 

varlist包含数据框中的所有变量列表

附件是实时屏幕截图

我不明白我在这里做错了什么

感谢任何人的帮助

以这种方式在data.frame上使用[将返回另一个较小的数据帧。您需要使用[]，或使用[的多索引版本，以便应用删除。例如：

class(mtcars[3])
[1] "data.frame"
is.numeric(mtcars[3])
[1] FALSE
is.numeric(mtcars[[3]])
[1] TRUE
is.numeric(mtcars[,3])
[1] TRUE

如果你这样做

varlist <- names(iris)
iris[varlist[1]]

---

请下次再做一个可重复的例子，在数据框上逐列执行测试的标准方法是使用sapply

---

尝试为类交换is.numeric。

iris[varlist[1]]和iris[，colnamesiris%[1]]在%varlist[1]]中是非常不正确的索引。只需使用iris[，1]或iris[[1]]。没问题。您可以使用iris和mtcars等数据集，这些数据集已经在R或其他版本中可用。运行数据以查看可用数据集的列表。还可以查看@Richie I know，但我只想从他的方法开始，以显示差异。

iris[,colnames(iris) %in% varlist[1]]
is.numeric( iris[,colnames(iris) %in% varlist[1]])
#[1] TRUE

sapply(mtcars, is.numeric)
sapply(CO2, is.numeric)