使用 tidyverse 将具有千位分隔符值的多个因子列转换为整数

Question

无法在 SO 上找到确切的解决方案，无论如何想要使用 tidyverse R 包集的最简洁的版本。希望除第一列以外的所有列都是整数，并在现实生活中满足更多列的需求

df <- structure(list(col_1 = structure(1:3, .Label = c("a", "b", "c"
), class = "factor"), col_2 = structure(c(1L, 3L, 2L), .Label = c("1,234", 
"23", "4,567"), class = "factor"), col_3 = structure(1:3, .Label = c("1234", 
"46", "6,789"), class = "factor")), .Names = c("col_1", "col_2", 
"col_3"), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")

TIA

Answer 1

在列中查找 ","，如果存在则将该列设为数字：

df1 = lapply(df, function(x) {if(any(grepl(",", x))){x<-as.numeric(gsub(",", "", x))};x})
# as.data.frame(df1)
#  col_1 col_2 col_3
#1     a  1234  1234
#2     b  4567    46
#3     c    23  6789

Answer 2

可以使用mutate_at，排除第一列，使用gsub去掉逗号再转为整数：

library(tidyverse)
df %>% mutate_at(.cols = -1, funs(as.integer(gsub(",", "", .))))

#  col_1 col_2 col_3
#1     a  1234  1234
#2     b  4567    46
#3     c    23  6789

parse_number 的另一个选项，但它给出了数字列：

df %>% mutate_at(.cols = -1, funs(parse_number))

#  col_1 col_2 col_3
#1     a  1234  1234
#2     b  4567    46
#3     c    23  6789

Answer 3

这是 data.table 的版本。将 'data.frame' 转换为 'data.table' (setDT(df))，在 .SDcols 中指定感兴趣的列，用 lapply 遍历它们，替换 , gsub 中有空格，转换为 integer 并将其分配 (:=) 回列

library(data.table)
setDT(df)[, (2:3) := lapply(.SD, function(x)
       as.integer(gsub(",", "", x))), .SDcols = 2:3]
df
#   col_1 col_2 col_3
#1:     a  1234  1234
#2:     b  4567    46
#3:     c    23  6789

使用 tidyverse 将具有千位分隔符值的多个因子列转换为整数

Converting several factor columns with thousand-separator values to integers using tidyverse

r

tidyverse