grep排除多列R
grep exclude multiple columns R
我有几个 table 具有多列数字数据。列数可以变化。每个 table 有 3 列（Player、Team、Pos）没有数字数据。我想出了以下方法，将除上面 3 之外的每一列都转换为数字，但我遇到了一个我无法解释的错误。
这是函数
qb2 <- qb %>% mutate_at(grep("^(`?!`Player|`?!`Team|`?!`Pos).*$",
colnames(.)),funs(as.numeric))
当运行这样时，我在球员、球队和位置上得到 NA
故障排除我可以让它像这样部分工作
qb2 <- qb %>% mutate_at(grep("^(`?!`Player|Team|`?!`Pos).*$",
colnames(.)),funs(as.numeric))
Player 和 Pos 正确显示，但当然 Team 仍然 NA
我不确定为什么从团队中删除 ?! 部分有效。
让我知道导致 grep/exclude 失败的原因。
示例数据
structure(list(Player = c("Matt Schaub", "Jimmy Garoppolo", "Tom Savage",
"Dan Orlovsky", "Cardale Jones", "Ryan Griffin", "Sean Mannion",
"Luke McCown", "Scott Tolzien", "Dak Prescott", "Brandon Allen",
"Garrett Grayson", "AJ McCarron", "Joe Callahan", "Matt Moore",
"Matt Barkley", "Blake Bortles", "Stephen Morris", "Sean Renfree",
"Mark Sanchez", "Jameill Showers", "Thad Lewis", "Jameis Winston",
"Kellen Clemens", "Chad Henne", "Derek Anderson", "Bryce Petty",
"Teddy Bridgewater", "Ryan Mallett", "EJ Manuel", "Nate Sudfeld",
"Joe Webb", "Carson Wentz", "Trevor Siemian", "Mike Glennon",
"Josh Johnson", "Joe Licata", "Brian Hoyer", "Geno Smith", "Joel Stave",
"Ryan Nassib", "Paxton Lynch", "Ryan Fitzpatrick", "Jake Rudock",
"Connor Cook", "Robert Griffin III", "Alex Tanney", "Brandon Doughty",
"Philip Rivers", "Blaine Gabbert", "Case Keenum", "Matthew Stafford",
"Matt Cassel", "Landry Jones", "Marquise Williams", "Colt McCoy",
"Shaun Hill", "Aaron Murray", "Dustin Vaughan", "Tyler Bray",
"Mike Bercovici", "Marcus Mariota", "Derek Carr", "Drew Stanton",
"Matt McGloin", "Kirk Cousins", "Jared Goff", "Carson Palmer",
"Drew Brees", "Nick Foles", "Cam Newton", "Alex Smith", "Russell Wilson",
"Jake Heaps", "Andy Dalton", "Austin Davis", "David Fales", "Keith Wenning",
"Brock Osweiler", "Bruce Gradkowski", "Zach Mettenberger", "Kevin Hogan",
"Jeff Driskel", "Jay Cutler", "Connor Shaw", "Jake Coker", "Zac Dysert",
"Chase Daniel", "Cody Kessler", "Logan Thomas", "Ryan Tannehill",
"McLeod Bethel-Thompson", "Jerrod Johnson", "Tyrod Taylor", "Josh McCown",
"Sam Bradford", "Matt Ryan", "Matt Simms"), Team = c("ATL", "NE",
"HOU", "DET", "BUF", "TB", "LA", "NO", "IND", "DAL", "JAX", "NO",
"CIN", "GB", "MIA", "ARI", "JAX", "IND", "ATL", "DEN", "DAL",
"SF", "TB", "SD", "JAX", "CAR", "NYJ", "MIN", "BAL", "BUF", "WAS",
"CAR", "PHI", "DEN", "TB", "BAL", "CIN", "CHI", "NYJ", "MIN",
"NYG", "DEN", "NYJ", "DET", "OAK", "CLE", "TEN", "MIA", "SD",
"SF", "LA", "DET", "TEN", "PIT", "GB", "WAS", "MIN", "KC", "PIT",
"KC", "SD", "TEN", "OAK", "ARI", "OAK", "WAS", "LA", "ARI", "NO",
"KC", "CAR", "KC", "SEA", "SEA", "CIN", "CLE", "CHI", "CIN",
"HOU", "PIT", "SD", "KC", "SF", "CHI", "CHI", "ARI", "MIA", "PHI",
"CLE", "NYG", "MIA", "PHI", "BAL", "BUF", "CLE", "PHI", "ATL",
"ATL"), Pos = c("QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB"), `
Comp` = c("10", "11", "14", "16", "11", "13",
"18", "18", "12", "10", "10", "10", "11", "16", "10", "8", "6",
"5", "5", "10", "8", "12", "7", "8", "8", "7", "7", "6", "11",
"10", "10", "9", "12", "7", "7", "8", "3", "7", "8", "8", "7",
"6", "3", "8", "7", "4", "6", "7", "2", "4", "6", "4", "3", "6",
"6", "7", "6", "3", "6", "3", "3", "5", "3", "2", "5", "5", "4",
"3", "1", "4", "5", "3", "3", "3", "4", "4", "4", "3", "4", "3",
"2", "2", "4", "3", "2", "2", "1", "4", "2", "2", "2", "1", "1",
"2", "1", "1", "0", "0"), `
Att` = c("15", "18", "24", "25",
"21", "23", "25", "27", "23", "12", "19", "16", "16", "23", "14",
"24", "7", "9", "9", "13", "16", "21", "9", "15", "9", "14",
"14", "7", "15", "18", "15", "16", "24", "12", "14", "11", "7",
"10", "14", "13", "15", "7", "4", "11", "11", "8", "10", "9",
"3", "10", "7", "6", "5", "12", "14", "11", "7", "5", "11", "9",
"6", "5", "7", "6", "11", "5", "9", "5", "1", "8", "6", "4",
"6", "10", "5", "9", "8", "8", "7", "3", "8", "6", "12", "4",
"4", "5", "2", "10", "2", "3", "4", "1", "2", "3", "4", "1",
"4", "3"), `
Pct` = c("66.7", "61.1", "58.3", "64.0", "52.4",
"56.5", "72.0", "66.7", "52.2", "83.3", "52.6", "62.5", "68.8",
"69.6", "71.4", "33.3", "85.7", "55.6", "55.6", "76.9", "50.0",
"57.1", "77.8", "53.3", "88.9", "50.0", "50.0", "85.7", "73.3",
"55.6", "66.7", "56.3", "50.0", "58.3", "50.0", "72.7", "42.9",
"70.0", "57.1", "61.5", "46.7", "85.7", "75.0", "72.7", "63.6",
"50.0", "60.0", "77.8", "66.7", "40.0", "85.7", "66.7", "60.0",
"50.0", "42.9", "63.6", "85.7", "60.0", "54.5", "33.3", "50.0",
"100.0", "42.9", "33.3", "45.5", "100.0", "44.4", "60.0", "100.0",
"50.0", "83.3", "75.0", "50.0", "30.0", "80.0", "44.4", "50.0",
"37.5", "57.1", "100.0", "25.0", "33.3", "33.3", "75.0", "50.0",
"40.0", "50.0", "40.0", "100.0", "66.7", "50.0", "100.0", "50.0",
"66.7", "25.0", "100.0", "0.0", "0.0"), `
Att/G` = c("15.0",
"18.0", "24.0", "25.0", "21.0", "23.0", "25.0", "27.0", "23.0",
"12.0", "19.0", "16.0", "16.0", "23.0", "14.0", "24.0", "7.0",
"9.0", "9.0", "13.0", "16.0", "21.0", "9.0", "15.0", "9.0", "14.0",
"14.0", "7.0", "15.0", "18.0", "15.0", "16.0", "24.0", "12.0",
"14.0", "11.0", "7.0", "10.0", "14.0", "13.0", "15.0", "7.0",
"4.0", "11.0", "11.0", "8.0", "10.0", "9.0", "3.0", "10.0", "7.0",
"6.0", "5.0", "12.0", "14.0", "11.0", "7.0", "5.0", "11.0", "9.0",
"6.0", "5.0", "7.0", "6.0", "11.0", "5.0", "9.0", "5.0", "1.0",
"8.0", "6.0", "4.0", "6.0", "10.0", "5.0", "9.0", "8.0", "8.0",
"7.0", "3.0", "8.0", "6.0", "12.0", "4.0", "4.0", "5.0", "2.0",
"10.0", "2.0", "3.0", "4.0", "1.0", "2.0", "3.0", "4.0", "1.0",
"4.0", "3.0"), `
Yds` = c("179", "168", "168", "164", "162",
"148", "147", "143", "140", "139", "138", "133", "125", "124",
"122", "121", "105", "104", "101", "99", "99", "97", "97", "96",
"94", "93", "93", "92", "91", "91", "89", "89", "89", "88", "83",
"83", "82", "81", "79", "76", "75", "74", "72", "72", "71", "67",
"67", "66", "64", "63", "58", "58", "55", "55", "55", "53", "52",
"52", "50", "48", "46", "45", "44", "42", "41", "39", "38", "38",
"37", "37", "36", "36", "34", "33", "32", "32", "30", "28", "27",
"22", "22", "21", "20", "18", "17", "16", "16", "15", "15", "12",
"8", "7", "7", "7", "5", "3", "0", "0"), `
Avg` = c("11.9", "9.3",
"7.0", "6.6", "7.7", "6.4", "5.9", "5.3", "6.1", "11.6", "7.3",
"8.3", "7.8", "5.4", "8.7", "5.0", "15.0", "11.6", "11.2", "7.6",
"6.2", "4.6", "10.8", "6.4", "10.4", "6.6", "6.6", "13.1", "6.1",
"5.1", "5.9", "5.6", "3.7", "7.3", "5.9", "7.5", "11.7", "8.1",
"5.6", "5.8", "5.0", "10.6", "18.0", "6.5", "6.5", "8.4", "6.7",
"7.3", "21.3", "6.3", "8.3", "9.7", "11.0", "4.6", "3.9", "4.8",
"7.4", "10.4", "4.5", "5.3", "7.7", "9.0", "6.3", "7.0", "3.7",
"7.8", "4.2", "7.6", "37.0", "4.6", "6.0", "9.0", "5.7", "3.3",
"6.4", "3.6", "3.8", "3.5", "3.9", "7.3", "2.8", "3.5", "1.7",
"4.5", "4.3", "3.2", "8.0", "1.5", "7.5", "4.0", "2.0", "7.0",
"3.5", "2.3", "1.3", "3.0", "0.0", "0.0"), `
Yds/G` = c("179.0",
"168.0", "168.0", "164.0", "162.0", "148.0", "147.0", "143.0",
"140.0", "139.0", "138.0", "133.0", "125.0", "124.0", "122.0",
"121.0", "105.0", "104.0", "101.0", "99.0", "99.0", "97.0", "97.0",
"96.0", "94.0", "93.0", "93.0", "92.0", "91.0", "91.0", "89.0",
"89.0", "89.0", "88.0", "83.0", "83.0", "82.0", "81.0", "79.0",
"76.0", "75.0", "74.0", "72.0", "72.0", "71.0", "67.0", "67.0",
"66.0", "64.0", "63.0", "58.0", "58.0", "55.0", "55.0", "55.0",
"53.0", "52.0", "52.0", "50.0", "48.0", "46.0", "45.0", "44.0",
"42.0", "41.0", "39.0", "38.0", "38.0", "37.0", "37.0", "36.0",
"36.0", "34.0", "33.0", "32.0", "32.0", "30.0", "28.0", "27.0",
"22.0", "22.0", "21.0", "20.0", "18.0", "17.0", "16.0", "16.0",
"15.0", "15.0", "12.0", "8.0", "7.0", "7.0", "7.0", "5.0", "3.0",
"0.0", "0.0"), `
TD` = c("0", "0", "2", "1", "1", "0", "3", "1",
"1", "2", "0", "0", "1", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "0",
"0", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0",
"0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "2", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"1", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"),
`
Int` = c("0", "0", "0", "1", "0", "2", "1", "1", "0", "0",
"1", "1", "0", "0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", "0",
"1", "0", "1", "1", "0", "1", "2", "0", "0", "0", "0", "1",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0",
"0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0",
"0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "1",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0"), `
1st` = c("5", "7", "10", "10", "6",
"6", "10", "7", "5", "7", "4", "6", "5", "9", "5", "7", "4",
"3", "3", "5", "2", "6", "5", "4", "5", "5", "5", "4", "5",
"4", "5", "3", "2", "3", "4", "5", "3", "2", "4", "6", "4",
"4", "2", "3", "2", "2", "2", "3", "2", "2", "2", "3", "2",
"1", "4", "1", "4", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "2", "2",
"2", "3", "2", "1", "2", "3", "2", "3", "3", "2", "2", "1",
"1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "0", "1",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), `
1st%` = c("33.3",
"38.9", "41.7", "40.0", "28.6", "26.1", "40.0", "25.9", "21.7",
"58.3", "21.1", "37.5", "31.3", "39.1", "35.7", "29.2", "57.1",
"33.3", "33.3", "38.5", "12.5", "28.6", "55.6", "26.7", "55.6",
"35.7", "35.7", "57.1", "33.3", "22.2", "33.3", "18.8", "8.3",
"25.0", "28.6", "45.5", "42.9", "20.0", "28.6", "46.2", "26.7",
"57.1", "50.0", "27.3", "18.2", "25.0", "20.0", "33.3", "66.7",
"20.0", "28.6", "50.0", "40.0", "8.3", "28.6", "9.1", "57.1",
"40.0", "18.2", "22.2", "33.3", "20.0", "28.6", "33.3", "18.2",
"40.0", "33.3", "40.0", "100.0", "25.0", "50.0", "50.0",
"50.0", "30.0", "40.0", "22.2", "12.5", "12.5", "14.3", "33.3",
"12.5", "16.7", "0.0", "25.0", "25.0", "20.0", "50.0", "0.0",
"50.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0",
"0.0", "0.0"), `
Lng` = c("68", "56", "24", "28T", "40",
"25", "16", "20", "42T", "32T", "27", "28", "40", "18", "51T",
"30", "45", "57T", "48", "32T", "47", "14", "26T", "17",
"36", "23", "21", "49T", "19T", "26", "28", "35", "19", "22",
"30", "29", "47", "28", "18", "22", "24", "22", "43", "27T",
"32", "49", "23", "24", "44T", "43T", "20", "30", "24", "29T",
"16", "19", "18", "25", "16", "23", "19", "31", "22", "32",
"19T", "11", "14", "30", "37", "19", "10", "20", "12", "13",
"9", "19", "13", "14", "12", "9", "14", "15", "11", "12",
"13", "13", "16T", "9", "10T", "7", "7", "7", "7", "5", "5",
"3", "--", "--"), `
20+` = c("2", "2", "4", "3", "3", "2",
"0", "1", "2", "2", "2", "3", "2", "0", "2", "2", "1", "1",
"2", "1", "1", "0", "2", "0", "1", "1", "2", "2", "0", "1",
"2", "1", "0", "2", "2", "1", "2", "2", "0", "1", "1", "1",
"2", "1", "1", "1", "1", "1", "2", "1", "1", "1", "1", "1",
"0", "0", "0", "1", "0", "2", "0", "1", "1", "1", "0", "0",
"0", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), `
40+` = c("2",
"1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1",
"0", "1", "0", "1", "1", "1", "0", "1", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1",
"0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "1",
"1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0"), `
Sck` = c("0", "2", "2", "0", "1", "1", "0", "2",
"0", "1", "1", "0", "1", "1", "3", "0", "1", "0", "0", "0",
"1", "1", "1", "0", "1", "1", "2", "1", "0", "1", "3", "2",
"0", "0", "1", "1", "1", "3", "0", "0", "4", "3", "1", "0",
"0", "0", "2", "1", "0", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "0",
"0", "0", "3", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "2", "0", "1", "0",
"2", "0", "0", "2", "0", "1", "0", "4", "3", "0", "0", "0",
"0", "0", "1", "0", "0", "0"), `
Rate` = c("107.4", "91.9",
"107.6", "79.4", "93.8", "39.8", "109.5", "76.6", "85.4",
"154.5", "54.3", "62.8", "112.8", "97.0", "92.0", "33.5",
"118.8", "133.6", "95.1", "91.5", "69.5", "68.9", "148.6",
"73.2", "110.2", "95.2", "71.4", "158.3", "82.9", "88.0",
"104.6", "72.1", "41.8", "81.2", "38.7", "94.1", "47.0",
"54.6", "97.0", "45.7", "22.2", "110.7", "116.7", "120.3",
"82.0", "39.1", "80.0", "97.2", "149.3", "95.0", "101.2",
"97.9", "97.9", "90.6", "24.4", "75.2", "97.6", "95.4", "66.5",
"52.1", "36.1", "104.2", "64.0", "19.4", "95.1", "99.2",
"17.1", "83.8", "118.8", "63.0", "91.7", "102.1", "27.8",
"40.8", "93.3", "53.9", "59.4", "8.3", "65.8", "97.2", "0.0",
"4.9", "42.4", "83.3", "61.5", "48.8", "116.7", "47.9", "137.5",
"74.3", "56.2", "95.8", "58.3", "70.1", "39.6", "79.2", "39.6",
"39.6")), .Names = c("Player", "Team", "Pos", "\nComp", "\nAtt",
"\nPct", "\nAtt/G", "\nYds", "\nAvg", "\nYds/G", "\nTD", "\nInt",
"\n1st", "\n1st%", "\nLng", "\n20+", "\n40+", "\nSck", "\nRate"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, 98L))
NA 来自“--”和"T"：
qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, as.numeric)
一列有几个非数字值：
Lng = c("68", "56", "24", "28T", "40",
"25", "16", "20", "42T", "32T", "27", "28", "40", "18", "51T",
"30", "45", "57T", "48", "32T", "47", "14", "26T", "17",
"36", "23", "21", "49T", "19T", "26", "28", "35", "19", "22",
"30", "29", "47", "28", "18", "22", "24", "22", "43", "27T",
"32", "49", "23", "24", "44T", "43T", "20", "30", "24", "29T",
"16", "19", "18", "25", "16", "23", "19", "31", "22", "32",
"19T", "11", "14", "30", "37", "19", "10", "20", "12", "13",
"9", "19", "13", "14", "12", "9", "14", "15", "11", "12",
"13", "13", "16T", "9", "10T", "7", "7", "7", "7", "5", "5",
"3", "--", "--"),
最终你想要这个：
qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, function(x) gsub("--|T", "", x))
qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, as.numeric)
这是一个使用 dplyr 中的 one_of 函数的选项，one_of 接受列名的字符向量，可以通过用 -前面：
df %>%
mutate_at(vars(-one_of(c("Player", "Team", "Pos"))), funs(as.numeric)) %>%
lapply(class)
# $Player
# [1] "character"
# $Team
# [1] "character"
# $Pos
# [1] "character"
# $`\nComp`
# [1] "numeric"
# $`\nAtt`
# [1] "numeric"
# other numeric columns here...
df %>%
mutate_at(vars(-one_of(c("Player", "Team", "Pos"))), funs(as.numeric)) %>%
head()
# Player Team Pos \nComp \nAtt \nPct \nAtt/G \nYds \nAvg \nYds/G
#1 Matt Schaub ATL QB 10 15 66.7 15 179 11.9 179
#2 Jimmy Garoppolo NE QB 11 18 61.1 18 168 9.3 168
#3 Tom Savage HOU QB 14 24 58.3 24 168 7.0 168
#4 Dan Orlovsky DET QB 16 25 64.0 25 164 6.6 164
#5 Cardale Jones BUF QB 11 21 52.4 21 162 7.7 162
#6 Ryan Griffin TB QB 13 23 56.5 23 148 6.4 148
# \nTD \nInt \n1st \n1st% \nLng \n20+ \n40+ \nSck \nRate
#1 0 0 5 33.3 68 2 2 0 107.4
#2 0 0 7 38.9 56 2 1 2 91.9
#3 2 0 10 41.7 24 4 0 2 107.6
#4 1 1 10 40.0 NA 3 0 0 79.4
#5 1 0 6 28.6 40 3 1 1 93.8
#6 0 2 6 26.1 25 2 0 1 39.8
一个更小的例子：
df <- data.frame(a = c("x", "y", "z"), b = c("m", "n", "l"), c = 1:3, d = 2:4)
df
# a b c d
# 1 x m 1 2
# 2 y n 2 3
# 3 z l 3 4
df %>% mutate_at(vars(-one_of(c("a", "b"))), funs(.*2))
# a b c d
# 1 x m 2 4
# 2 y n 4 6
# 3 z l 6 8
我会以长格式进行转换，然后再转换为宽格式：
library(data.table)
setDT(dx)
dcast(melt(dx,id=c("Player","Team", "Pos"))[,value:=as.numeric(value)],
Player+Team+Pos~variable)
其中 dx 是您的 data.frame 之一。这可以很容易地推广到许多 data.frame，但这取决于您是否希望将最终结果作为单个 data.table 聚合所有 data.frame。
我有几个 table 具有多列数字数据。列数可以变化。每个 table 有 3 列（Player、Team、Pos）没有数字数据。我想出了以下方法，将除上面 3 之外的每一列都转换为数字，但我遇到了一个我无法解释的错误。
这是函数
qb2 <- qb %>% mutate_at(grep("^(`?!`Player|`?!`Team|`?!`Pos).*$",
colnames(.)),funs(as.numeric))
当运行这样时，我在球员、球队和位置上得到 NA 故障排除我可以让它像这样部分工作
qb2 <- qb %>% mutate_at(grep("^(`?!`Player|Team|`?!`Pos).*$",
colnames(.)),funs(as.numeric))
Player 和 Pos 正确显示，但当然 Team 仍然 NA
我不确定为什么从团队中删除 ?! 部分有效。
让我知道导致 grep/exclude 失败的原因。
示例数据
structure(list(Player = c("Matt Schaub", "Jimmy Garoppolo", "Tom Savage",
"Dan Orlovsky", "Cardale Jones", "Ryan Griffin", "Sean Mannion",
"Luke McCown", "Scott Tolzien", "Dak Prescott", "Brandon Allen",
"Garrett Grayson", "AJ McCarron", "Joe Callahan", "Matt Moore",
"Matt Barkley", "Blake Bortles", "Stephen Morris", "Sean Renfree",
"Mark Sanchez", "Jameill Showers", "Thad Lewis", "Jameis Winston",
"Kellen Clemens", "Chad Henne", "Derek Anderson", "Bryce Petty",
"Teddy Bridgewater", "Ryan Mallett", "EJ Manuel", "Nate Sudfeld",
"Joe Webb", "Carson Wentz", "Trevor Siemian", "Mike Glennon",
"Josh Johnson", "Joe Licata", "Brian Hoyer", "Geno Smith", "Joel Stave",
"Ryan Nassib", "Paxton Lynch", "Ryan Fitzpatrick", "Jake Rudock",
"Connor Cook", "Robert Griffin III", "Alex Tanney", "Brandon Doughty",
"Philip Rivers", "Blaine Gabbert", "Case Keenum", "Matthew Stafford",
"Matt Cassel", "Landry Jones", "Marquise Williams", "Colt McCoy",
"Shaun Hill", "Aaron Murray", "Dustin Vaughan", "Tyler Bray",
"Mike Bercovici", "Marcus Mariota", "Derek Carr", "Drew Stanton",
"Matt McGloin", "Kirk Cousins", "Jared Goff", "Carson Palmer",
"Drew Brees", "Nick Foles", "Cam Newton", "Alex Smith", "Russell Wilson",
"Jake Heaps", "Andy Dalton", "Austin Davis", "David Fales", "Keith Wenning",
"Brock Osweiler", "Bruce Gradkowski", "Zach Mettenberger", "Kevin Hogan",
"Jeff Driskel", "Jay Cutler", "Connor Shaw", "Jake Coker", "Zac Dysert",
"Chase Daniel", "Cody Kessler", "Logan Thomas", "Ryan Tannehill",
"McLeod Bethel-Thompson", "Jerrod Johnson", "Tyrod Taylor", "Josh McCown",
"Sam Bradford", "Matt Ryan", "Matt Simms"), Team = c("ATL", "NE",
"HOU", "DET", "BUF", "TB", "LA", "NO", "IND", "DAL", "JAX", "NO",
"CIN", "GB", "MIA", "ARI", "JAX", "IND", "ATL", "DEN", "DAL",
"SF", "TB", "SD", "JAX", "CAR", "NYJ", "MIN", "BAL", "BUF", "WAS",
"CAR", "PHI", "DEN", "TB", "BAL", "CIN", "CHI", "NYJ", "MIN",
"NYG", "DEN", "NYJ", "DET", "OAK", "CLE", "TEN", "MIA", "SD",
"SF", "LA", "DET", "TEN", "PIT", "GB", "WAS", "MIN", "KC", "PIT",
"KC", "SD", "TEN", "OAK", "ARI", "OAK", "WAS", "LA", "ARI", "NO",
"KC", "CAR", "KC", "SEA", "SEA", "CIN", "CLE", "CHI", "CIN",
"HOU", "PIT", "SD", "KC", "SF", "CHI", "CHI", "ARI", "MIA", "PHI",
"CLE", "NYG", "MIA", "PHI", "BAL", "BUF", "CLE", "PHI", "ATL",
"ATL"), Pos = c("QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB",
"QB", "QB"), `
Comp` = c("10", "11", "14", "16", "11", "13",
"18", "18", "12", "10", "10", "10", "11", "16", "10", "8", "6",
"5", "5", "10", "8", "12", "7", "8", "8", "7", "7", "6", "11",
"10", "10", "9", "12", "7", "7", "8", "3", "7", "8", "8", "7",
"6", "3", "8", "7", "4", "6", "7", "2", "4", "6", "4", "3", "6",
"6", "7", "6", "3", "6", "3", "3", "5", "3", "2", "5", "5", "4",
"3", "1", "4", "5", "3", "3", "3", "4", "4", "4", "3", "4", "3",
"2", "2", "4", "3", "2", "2", "1", "4", "2", "2", "2", "1", "1",
"2", "1", "1", "0", "0"), `
Att` = c("15", "18", "24", "25",
"21", "23", "25", "27", "23", "12", "19", "16", "16", "23", "14",
"24", "7", "9", "9", "13", "16", "21", "9", "15", "9", "14",
"14", "7", "15", "18", "15", "16", "24", "12", "14", "11", "7",
"10", "14", "13", "15", "7", "4", "11", "11", "8", "10", "9",
"3", "10", "7", "6", "5", "12", "14", "11", "7", "5", "11", "9",
"6", "5", "7", "6", "11", "5", "9", "5", "1", "8", "6", "4",
"6", "10", "5", "9", "8", "8", "7", "3", "8", "6", "12", "4",
"4", "5", "2", "10", "2", "3", "4", "1", "2", "3", "4", "1",
"4", "3"), `
Pct` = c("66.7", "61.1", "58.3", "64.0", "52.4",
"56.5", "72.0", "66.7", "52.2", "83.3", "52.6", "62.5", "68.8",
"69.6", "71.4", "33.3", "85.7", "55.6", "55.6", "76.9", "50.0",
"57.1", "77.8", "53.3", "88.9", "50.0", "50.0", "85.7", "73.3",
"55.6", "66.7", "56.3", "50.0", "58.3", "50.0", "72.7", "42.9",
"70.0", "57.1", "61.5", "46.7", "85.7", "75.0", "72.7", "63.6",
"50.0", "60.0", "77.8", "66.7", "40.0", "85.7", "66.7", "60.0",
"50.0", "42.9", "63.6", "85.7", "60.0", "54.5", "33.3", "50.0",
"100.0", "42.9", "33.3", "45.5", "100.0", "44.4", "60.0", "100.0",
"50.0", "83.3", "75.0", "50.0", "30.0", "80.0", "44.4", "50.0",
"37.5", "57.1", "100.0", "25.0", "33.3", "33.3", "75.0", "50.0",
"40.0", "50.0", "40.0", "100.0", "66.7", "50.0", "100.0", "50.0",
"66.7", "25.0", "100.0", "0.0", "0.0"), `
Att/G` = c("15.0",
"18.0", "24.0", "25.0", "21.0", "23.0", "25.0", "27.0", "23.0",
"12.0", "19.0", "16.0", "16.0", "23.0", "14.0", "24.0", "7.0",
"9.0", "9.0", "13.0", "16.0", "21.0", "9.0", "15.0", "9.0", "14.0",
"14.0", "7.0", "15.0", "18.0", "15.0", "16.0", "24.0", "12.0",
"14.0", "11.0", "7.0", "10.0", "14.0", "13.0", "15.0", "7.0",
"4.0", "11.0", "11.0", "8.0", "10.0", "9.0", "3.0", "10.0", "7.0",
"6.0", "5.0", "12.0", "14.0", "11.0", "7.0", "5.0", "11.0", "9.0",
"6.0", "5.0", "7.0", "6.0", "11.0", "5.0", "9.0", "5.0", "1.0",
"8.0", "6.0", "4.0", "6.0", "10.0", "5.0", "9.0", "8.0", "8.0",
"7.0", "3.0", "8.0", "6.0", "12.0", "4.0", "4.0", "5.0", "2.0",
"10.0", "2.0", "3.0", "4.0", "1.0", "2.0", "3.0", "4.0", "1.0",
"4.0", "3.0"), `
Yds` = c("179", "168", "168", "164", "162",
"148", "147", "143", "140", "139", "138", "133", "125", "124",
"122", "121", "105", "104", "101", "99", "99", "97", "97", "96",
"94", "93", "93", "92", "91", "91", "89", "89", "89", "88", "83",
"83", "82", "81", "79", "76", "75", "74", "72", "72", "71", "67",
"67", "66", "64", "63", "58", "58", "55", "55", "55", "53", "52",
"52", "50", "48", "46", "45", "44", "42", "41", "39", "38", "38",
"37", "37", "36", "36", "34", "33", "32", "32", "30", "28", "27",
"22", "22", "21", "20", "18", "17", "16", "16", "15", "15", "12",
"8", "7", "7", "7", "5", "3", "0", "0"), `
Avg` = c("11.9", "9.3",
"7.0", "6.6", "7.7", "6.4", "5.9", "5.3", "6.1", "11.6", "7.3",
"8.3", "7.8", "5.4", "8.7", "5.0", "15.0", "11.6", "11.2", "7.6",
"6.2", "4.6", "10.8", "6.4", "10.4", "6.6", "6.6", "13.1", "6.1",
"5.1", "5.9", "5.6", "3.7", "7.3", "5.9", "7.5", "11.7", "8.1",
"5.6", "5.8", "5.0", "10.6", "18.0", "6.5", "6.5", "8.4", "6.7",
"7.3", "21.3", "6.3", "8.3", "9.7", "11.0", "4.6", "3.9", "4.8",
"7.4", "10.4", "4.5", "5.3", "7.7", "9.0", "6.3", "7.0", "3.7",
"7.8", "4.2", "7.6", "37.0", "4.6", "6.0", "9.0", "5.7", "3.3",
"6.4", "3.6", "3.8", "3.5", "3.9", "7.3", "2.8", "3.5", "1.7",
"4.5", "4.3", "3.2", "8.0", "1.5", "7.5", "4.0", "2.0", "7.0",
"3.5", "2.3", "1.3", "3.0", "0.0", "0.0"), `
Yds/G` = c("179.0",
"168.0", "168.0", "164.0", "162.0", "148.0", "147.0", "143.0",
"140.0", "139.0", "138.0", "133.0", "125.0", "124.0", "122.0",
"121.0", "105.0", "104.0", "101.0", "99.0", "99.0", "97.0", "97.0",
"96.0", "94.0", "93.0", "93.0", "92.0", "91.0", "91.0", "89.0",
"89.0", "89.0", "88.0", "83.0", "83.0", "82.0", "81.0", "79.0",
"76.0", "75.0", "74.0", "72.0", "72.0", "71.0", "67.0", "67.0",
"66.0", "64.0", "63.0", "58.0", "58.0", "55.0", "55.0", "55.0",
"53.0", "52.0", "52.0", "50.0", "48.0", "46.0", "45.0", "44.0",
"42.0", "41.0", "39.0", "38.0", "38.0", "37.0", "37.0", "36.0",
"36.0", "34.0", "33.0", "32.0", "32.0", "30.0", "28.0", "27.0",
"22.0", "22.0", "21.0", "20.0", "18.0", "17.0", "16.0", "16.0",
"15.0", "15.0", "12.0", "8.0", "7.0", "7.0", "7.0", "5.0", "3.0",
"0.0", "0.0"), `
TD` = c("0", "0", "2", "1", "1", "0", "3", "1",
"1", "2", "0", "0", "1", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "0",
"0", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0",
"0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "2", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"1", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"),
`
Int` = c("0", "0", "0", "1", "0", "2", "1", "1", "0", "0",
"1", "1", "0", "0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", "0",
"1", "0", "1", "1", "0", "1", "2", "0", "0", "0", "0", "1",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0",
"0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0",
"0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "1",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0"), `
1st` = c("5", "7", "10", "10", "6",
"6", "10", "7", "5", "7", "4", "6", "5", "9", "5", "7", "4",
"3", "3", "5", "2", "6", "5", "4", "5", "5", "5", "4", "5",
"4", "5", "3", "2", "3", "4", "5", "3", "2", "4", "6", "4",
"4", "2", "3", "2", "2", "2", "3", "2", "2", "2", "3", "2",
"1", "4", "1", "4", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "2", "2",
"2", "3", "2", "1", "2", "3", "2", "3", "3", "2", "2", "1",
"1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "0", "1",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), `
1st%` = c("33.3",
"38.9", "41.7", "40.0", "28.6", "26.1", "40.0", "25.9", "21.7",
"58.3", "21.1", "37.5", "31.3", "39.1", "35.7", "29.2", "57.1",
"33.3", "33.3", "38.5", "12.5", "28.6", "55.6", "26.7", "55.6",
"35.7", "35.7", "57.1", "33.3", "22.2", "33.3", "18.8", "8.3",
"25.0", "28.6", "45.5", "42.9", "20.0", "28.6", "46.2", "26.7",
"57.1", "50.0", "27.3", "18.2", "25.0", "20.0", "33.3", "66.7",
"20.0", "28.6", "50.0", "40.0", "8.3", "28.6", "9.1", "57.1",
"40.0", "18.2", "22.2", "33.3", "20.0", "28.6", "33.3", "18.2",
"40.0", "33.3", "40.0", "100.0", "25.0", "50.0", "50.0",
"50.0", "30.0", "40.0", "22.2", "12.5", "12.5", "14.3", "33.3",
"12.5", "16.7", "0.0", "25.0", "25.0", "20.0", "50.0", "0.0",
"50.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0",
"0.0", "0.0"), `
Lng` = c("68", "56", "24", "28T", "40",
"25", "16", "20", "42T", "32T", "27", "28", "40", "18", "51T",
"30", "45", "57T", "48", "32T", "47", "14", "26T", "17",
"36", "23", "21", "49T", "19T", "26", "28", "35", "19", "22",
"30", "29", "47", "28", "18", "22", "24", "22", "43", "27T",
"32", "49", "23", "24", "44T", "43T", "20", "30", "24", "29T",
"16", "19", "18", "25", "16", "23", "19", "31", "22", "32",
"19T", "11", "14", "30", "37", "19", "10", "20", "12", "13",
"9", "19", "13", "14", "12", "9", "14", "15", "11", "12",
"13", "13", "16T", "9", "10T", "7", "7", "7", "7", "5", "5",
"3", "--", "--"), `
20+` = c("2", "2", "4", "3", "3", "2",
"0", "1", "2", "2", "2", "3", "2", "0", "2", "2", "1", "1",
"2", "1", "1", "0", "2", "0", "1", "1", "2", "2", "0", "1",
"2", "1", "0", "2", "2", "1", "2", "2", "0", "1", "1", "1",
"2", "1", "1", "1", "1", "1", "2", "1", "1", "1", "1", "1",
"0", "0", "0", "1", "0", "2", "0", "1", "1", "1", "0", "0",
"0", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), `
40+` = c("2",
"1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1",
"0", "1", "0", "1", "1", "1", "0", "1", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1",
"0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "1",
"1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0",
"0"), `
Sck` = c("0", "2", "2", "0", "1", "1", "0", "2",
"0", "1", "1", "0", "1", "1", "3", "0", "1", "0", "0", "0",
"1", "1", "1", "0", "1", "1", "2", "1", "0", "1", "3", "2",
"0", "0", "1", "1", "1", "3", "0", "0", "4", "3", "1", "0",
"0", "0", "2", "1", "0", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "0",
"0", "0", "3", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0",
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "2", "0", "1", "0",
"2", "0", "0", "2", "0", "1", "0", "4", "3", "0", "0", "0",
"0", "0", "1", "0", "0", "0"), `
Rate` = c("107.4", "91.9",
"107.6", "79.4", "93.8", "39.8", "109.5", "76.6", "85.4",
"154.5", "54.3", "62.8", "112.8", "97.0", "92.0", "33.5",
"118.8", "133.6", "95.1", "91.5", "69.5", "68.9", "148.6",
"73.2", "110.2", "95.2", "71.4", "158.3", "82.9", "88.0",
"104.6", "72.1", "41.8", "81.2", "38.7", "94.1", "47.0",
"54.6", "97.0", "45.7", "22.2", "110.7", "116.7", "120.3",
"82.0", "39.1", "80.0", "97.2", "149.3", "95.0", "101.2",
"97.9", "97.9", "90.6", "24.4", "75.2", "97.6", "95.4", "66.5",
"52.1", "36.1", "104.2", "64.0", "19.4", "95.1", "99.2",
"17.1", "83.8", "118.8", "63.0", "91.7", "102.1", "27.8",
"40.8", "93.3", "53.9", "59.4", "8.3", "65.8", "97.2", "0.0",
"4.9", "42.4", "83.3", "61.5", "48.8", "116.7", "47.9", "137.5",
"74.3", "56.2", "95.8", "58.3", "70.1", "39.6", "79.2", "39.6",
"39.6")), .Names = c("Player", "Team", "Pos", "\nComp", "\nAtt",
"\nPct", "\nAtt/G", "\nYds", "\nAvg", "\nYds/G", "\nTD", "\nInt",
"\n1st", "\n1st%", "\nLng", "\n20+", "\n40+", "\nSck", "\nRate"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, 98L))
NA 来自“--”和"T"：
qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, as.numeric)
一列有几个非数字值：
Lng = c("68", "56", "24", "28T", "40",
"25", "16", "20", "42T", "32T", "27", "28", "40", "18", "51T",
"30", "45", "57T", "48", "32T", "47", "14", "26T", "17",
"36", "23", "21", "49T", "19T", "26", "28", "35", "19", "22",
"30", "29", "47", "28", "18", "22", "24", "22", "43", "27T",
"32", "49", "23", "24", "44T", "43T", "20", "30", "24", "29T",
"16", "19", "18", "25", "16", "23", "19", "31", "22", "32",
"19T", "11", "14", "30", "37", "19", "10", "20", "12", "13",
"9", "19", "13", "14", "12", "9", "14", "15", "11", "12",
"13", "13", "16T", "9", "10T", "7", "7", "7", "7", "5", "5",
"3", "--", "--"),
最终你想要这个：
qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, function(x) gsub("--|T", "", x))
qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, as.numeric)
这是一个使用 dplyr 中的 one_of 函数的选项，one_of 接受列名的字符向量，可以通过用 -前面：
df %>%
mutate_at(vars(-one_of(c("Player", "Team", "Pos"))), funs(as.numeric)) %>%
lapply(class)
# $Player
# [1] "character"
# $Team
# [1] "character"
# $Pos
# [1] "character"
# $`\nComp`
# [1] "numeric"
# $`\nAtt`
# [1] "numeric"
# other numeric columns here...
df %>%
mutate_at(vars(-one_of(c("Player", "Team", "Pos"))), funs(as.numeric)) %>%
head()
# Player Team Pos \nComp \nAtt \nPct \nAtt/G \nYds \nAvg \nYds/G
#1 Matt Schaub ATL QB 10 15 66.7 15 179 11.9 179
#2 Jimmy Garoppolo NE QB 11 18 61.1 18 168 9.3 168
#3 Tom Savage HOU QB 14 24 58.3 24 168 7.0 168
#4 Dan Orlovsky DET QB 16 25 64.0 25 164 6.6 164
#5 Cardale Jones BUF QB 11 21 52.4 21 162 7.7 162
#6 Ryan Griffin TB QB 13 23 56.5 23 148 6.4 148
# \nTD \nInt \n1st \n1st% \nLng \n20+ \n40+ \nSck \nRate
#1 0 0 5 33.3 68 2 2 0 107.4
#2 0 0 7 38.9 56 2 1 2 91.9
#3 2 0 10 41.7 24 4 0 2 107.6
#4 1 1 10 40.0 NA 3 0 0 79.4
#5 1 0 6 28.6 40 3 1 1 93.8
#6 0 2 6 26.1 25 2 0 1 39.8
一个更小的例子：
df <- data.frame(a = c("x", "y", "z"), b = c("m", "n", "l"), c = 1:3, d = 2:4)
df
# a b c d
# 1 x m 1 2
# 2 y n 2 3
# 3 z l 3 4
df %>% mutate_at(vars(-one_of(c("a", "b"))), funs(.*2))
# a b c d
# 1 x m 2 4
# 2 y n 4 6
# 3 z l 6 8
我会以长格式进行转换，然后再转换为宽格式：
library(data.table)
setDT(dx)
dcast(melt(dx,id=c("Player","Team", "Pos"))[,value:=as.numeric(value)],
Player+Team+Pos~variable)
其中 dx 是您的 data.frame 之一。这可以很容易地推广到许多 data.frame，但这取决于您是否希望将最终结果作为单个 data.table 聚合所有 data.frame。