R语言数据类型numeric

Posted 2023-03-31

参考技术A 尽管有很多类型的R对象，经常使用的就只有：矢量、列表、矩阵、数组、因子、数据帧，这些对象中最简单的是向量对象，并且这些原子向量有六种数据类型，也称为六类向量。 其他R对象建立在原子向量之上。

以下直接说遇到的问题：

在做数据帧的列添加直接用的cbind()：

之后再继续进行回归分析，结果出现一下问题：

之后经过检查是因为数据类型不对：

应该和原来数据保持数据类型相同才可以，我的解决方法是，先添加的列进行创建一个单独的数据帧data.frame()，将数据类型转换成和原来数据帧相同的数据类型numeric

> add<-data.frame(addc=c('1','5','6','8','7','9','6','8','0','2','5','1','8','9','10','5','6','10','15','4','0','5','8','3','5','7','9','12','3','8','5','0'))

> add<-as.numeric(add$addc)

> str(add)

> input<-mtcars[]

> print(input)

>str(input)

> > add_new<-cbind(input,add)

> str(add_new)

再进行回归分析就不会出现以上问题了

问题解决！

另外补充将file中的数据转换成numeric：

R语言factor类型转numeric

　　R 语言中为了进行数据分析，比如回归分析，这时候对于数据表格中的factor类型的数据会带来弊端，比如对因子的每一个数据都进行一次回归，这样就显得很复杂，且违背了我们的初衷，需要把factor转换为numeric格式。

　　factor不能直接转换为numeric格式，它会按照因子的大小顺序依次取值1,2,3......

　　想要正确转换为对应的数值，可以先把factor转换为character格式，然后再转换为numeric，就可以正确显示数值

 

> data<- read.csv(‘breast_cancer.csv‘);
> class(data$x6);  # 这时候为factor
[1] "factor"
> # 然后转换factor为numeric
> data$x6<-as.numeric(as.character(data$x6));
> class(data$x6);  # 这时候为numeric
[1] "numeric"

　　另外需要注意的是，如果你的数据中包含NA值或者其他错误类型的值，那么转换为character类型会产生报错，需要先删去所有错误类型的值，方法详见另一篇博客  https://www.cnblogs.com/zhaoke271828/p/12892718.html

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