应用中的 is.numeric 和 is.numeric 选项显示不同的结果答案

【问题标题】：is.numeric and is.numeric option in apply showing different result应用中的 is.numeric 和 is.numeric 选项显示不同的结果
【发布时间】：2013-10-22 10:11:42
【问题描述】：

我有一个数据集，其中包含大约 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 TRUE 字段名称的确认结果，但是当我尝试以 is.numeric(dat3[varlist[9]]) 进行测试时，我收到了 FALSE 作为结果。

其中 dat3 是我正在处理的数据框，varlist 是使用命令创建的：

varlist <- names(dat3)

varlist 包含数据框中的所有变量列表。

附上实时截图。

我不明白我在这里做错了什么。

感谢任何人的帮助。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

在数据框上逐列执行测试的标准方法是使用sapply。

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

（也可以尝试将is.numeric 换成class。）

【讨论】：

【解决方案2】：

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

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你这样做

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

您正在使用选定的列而不是变量本身定义一个新数据框。

做

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

下次请尝试做一个可重现的例子

【讨论】：

iris[varlist[1]] 和 iris[,colnames(iris) %in% varlist[1]] 是相当不正当的索引。只需使用iris[, 1] 或iris[[1]]。
没问题。您可以使用 R 中已经可用的数据集，如 iris 和 mtcars（或其他数据集，运行 data() 以查看可用数据集的列表）。也看看stackoverflow.com/questions/5963269/…
@Richie 我知道，但我只是想从他的方法开始，以展示不同之处。