根据列名重新格式化列

Question

问题：

如果列的名称包含字符“mmHg”或“cm”，我想将数据框中的列从字符转换为数字格式。

输入

structure(list(ffgmmHg = c("359", "555", "293", "691", "767", 
"974", "785", "736", "862", "259"), ffgcm = c("73", "378", "524", 
"856", "798", "448", "21", "614", "158", "801"), ffgss = c("A", 
"C", "M", "B", "U", "H", "V", "J", "O", "P")), .Names = c("ffgmmHg", 
"ffgcm", "ffgss"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")

所需的输出：

ffgmmHg和ffgcm都是数字格式，而ffgss列将保留为字符。

尝试：

lapply(data, function(x) ifelse(grepl("cm|mmHg",names(x)),as.numeric(as.character(x)),"Nope"))

错误：

没有错误，但我得到的输出是：

$ffgmmHg
logical(0)

$ffgcm
logical(0)

$ffgss
logical(0)

并且列没有更改其格式

Answer 1

我们需要在'数据'的grep上使用names。在lapply内部，我们得到没有vector的names。获取索引然后遍历索引以更改类型

i1 <- grepl("cm|mmHg", names(data))
data[i1] <- lapply(data[i1], as.numeric)

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但是，这可以使用type.convert自动完成（鉴于列都是character类 - 这里是character）

data[] <- lapply(data, type.convert, as.is = TRUE)

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或者使用mutate_if

library(dplyr)
data %>%
   mutate_if(i1, as.numeric)

或者从评论（@kath，@ FlorianGD），mutate_at与matches一起选择感兴趣的列并应用该功能

data %>% 
   mutate_at(vars(matches("cm|mmHg")), as.numeric)