检查data.frame列中的所有值是否都是子集伪变量的整数，也就是列中的所有值TRUE？

Question

我想知道是否有一种更简单的方法来设置data.frame的整数列。

我的目标是修改data.frame中的数字列，而不触及纯整数列（在我的情况下为0或1）。整数列最初是因子水平，变成了虚拟变量，应保持原样。因此，我想暂时将其删除。

为了从整数列中区分数值，我在这里使用了OP的版本（Check if the number is integer。

但是is.wholenumber返回的是TRUE / FALSE矩阵，而不是像is.numeric这样的每列一个值，因此sapply(mtcars, is.wholenumber)对我没有帮助。我提出了以下解决方案，但我认为必须有一种更简单的方法？

data(mtcars)
is.wholenumber <- function(x, tol = .Machine$double.eps^0.5)  abs(x - round(x)) < tol
integer_column_names <-  apply(is.wholenumber(mtcars), 2, mean) == 1
numeric_df <- mtcars[, !integer_column_names]

Answer 1

您可以使用dplyr来实现，如图here所示>>

library(dplyr)

is_whole <- function(x) all(floor(x) == x)

df = select_if(mtcars, is_whole)
或在基数R中

df = mtcars[ ,sapply(mtcars, is_whole)]