将上限应用于数据框，同时忽略非数字值答案

【问题标题】：Apply ceiling to dataframe while ignoring non-numeric values将上限应用于数据框，同时忽略非数字值
【发布时间】：2018-07-03 20:17:40
【问题描述】：

我有超过 50,000 个不同个体的不同状态的数据框。状态是整数、小数、NULL 和字符的混合。我想将ceiling() 函数应用于数据框，但只更改数值，同时保持其他所有内容相同。

structure(list(`11/1/2014` = c("0", "NULL", "NULL", "NULL", "NULL", 
    "NULL"), `12/1/2014` = c("0", "0", "0", "0", "0", "0"), `1/1/2015` = c("0", 
    "0", "0", "0", "S", "0"), `2/1/2015` = c("0", "0", "1.72", "0", 
    "S", "0")), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

【问题讨论】：

所有三列都是character，所以这是一个空操作。能否提供实际数据？我建议您遵循reproducible examples 中的建议，也许使用dput(x)（但如果数据较大，则仅使用样本）。
换种说法：在标准data.frame 中，您不能在单个列中包含数字、字母，甚至是特殊的NULL。一旦您在一列数字（整数或浮点数）中有一个字母，它将所有数字转换为字符串。将真正的NULL（不是"NULL" 的字符串）嵌入到框架的列中是非常困难的，尽管这当然是可能的（使用嵌套）。

标签： r dplyr time-series

【解决方案1】：

当您尝试将非数字值强制转换为数字时，它们将变为 NAs。所以你可以使用这样的函数：

ceil <- function(x) {
  x_num <- suppressWarnings(as.numeric(x))
  ifelse(!is.na(x_num),
         as.character(ceiling(x_num)),
         as.character(x))
}

transmute_all(yourdataframe, ceil)
#   11/1/2014 12/1/2014 1/1/2015 2/1/2015
# 1         0         0        0        0
# 2      NULL         0        0        0
# 3      NULL         0        0        2
# 4      NULL         0        0        0
# 5      NULL         0        S        S
# 6      NULL         0        0        0

【讨论】：