英文:
Is it possible to convert the type of a character into numeric while maintaining the character itself?
问题
让我们假设我有这个数据框（df）：
df = data.frame(x = c('1E','1E','2F','2F','3F','3E','4E'),
y = LETTERS[1:7])
第一列（x）的数据类型是字符型。我只想将其数据类型更改为数值型，同时保持相同的变量（也就是说变量 x 仍然包含字母，但其数据类型将变为数值型）。
英文:
let's say I have this df
df = data.frame(x = c('1E','1E','2F','2F','3F','3E','4E'),
y = LETTERS[1:7] )
The first column (x) is of type character. I just want to change the type to numeric while maintaining the same variable (meaning that the variable x would still have letters. However its type will become numeric).
答案1
得分: 1
我们可以使用
library(dplyr)
df %>%
mutate(x1 = readr::parse_number(x))
-输出
x y x1
1 1E A 1
2 1E B 1
3 2F C 2
4 2F D 2
5 3F E 3
6 3E F 3
7 4E G 4
<details>
<summary>英文:</summary>
We could use
library(dplyr)
df %>%
mutate(x1 = readr::parse_number(x))
-output
x y x1
1 1E A 1
2 1E B 1
3 2F C 2
4 2F D 2
5 3F E 3
6 3E F 3
7 4E G 4
</details>
# 答案2
**得分**: 1
你可能正在寻找一个 `factor`。
（df$x <- as.factor(df$x))
# [1] 1E 1E 2F 2F 3F 3E 4E
# Levels: 1E 2F 3E 3F 4E
其中
mode(df$x)
# [1] "numeric"
<details>
<summary>英文:</summary>
You are probably looking for a `factor`.
(df$x <- as.factor(df$x))
# [1] 1E 1E 2F 2F 3F 3E 4E
# Levels: 1E 2F 3E 3F 4E
where
mode(df$x)
# [1] "numeric"
</details>
# 答案3
**得分**: 1
我们可以使用 `str_extract` 和正则表达式 [0-9+]:
```R
library(dplyr)
library(stringr)
df %>%
mutate(x1 = as.numeric(str_extract(x, '[0-9+]')))
x y x1
1 1E A 1
2 1E B 1
3 2F C 2
4 2F D 2
5 3F E 3
6 3E F 3
7 4E G 4
英文:
We could use str_extract with regex [0-9+]:
library(dplyr)
library(stringr)
df %>%
mutate(x1 = as.numeric(str_extract(x, '[0-9+]')))
x y x1
<chr> <chr> <dbl>
1 1E A 1
2 1E B 1
3 2F C 2
4 2F D 2
5 3F E 3
6 3E F 3
7 4E G 4
答案4
得分: 1
你可能需要创建一个新的ID列，通过唯一值对x进行重新编码。
一个巧妙的方法是将其转换为因子，然后转换为数值。
这将创建一个新的数值ID。
library(dplyr)
df %>%
mutate(new_id = as.numeric(as.factor(x)),
.after = x)
这段代码的目的是为数据框df创建一个新列"new_id"，通过将列"x"的唯一值编码为数值来实现。
英文:
you may have to create a new ID col, recoding x by unique values.
A hacky way would be to convert to factor, then to numeric.
This would create a new numeric ID.
library(dplyr)
df %>%
mutate(new_id = as.numeric(as.factor(x)),
.after = x)
x new_id y
1 1E 1 A
2 1E 1 B
3 2F 2 C
4 2F 2 D
5 3F 4 E
6 3E 3 F
7 4E 5 G
</details>
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