为了方便使用数据框架，这里有一个简单的base函数

col_classes <- function(df) {
  data.frame(
  variable = names(df),
  class = unname(sapply(df, class))
  )
}
col_classes(my.data)
  variable     class
1        y   numeric
2       x1   integer
3       x2   logical
4       X3 character

下面是一个函数，它是helpRFunctions包的一部分，它将返回数据帧中所有不同数据类型的列表，以及与该类型相关的特定变量名。

install.package('devtools') # Only needed if you dont have this installed.
library(devtools)
install_github('adam-m-mcelhinney/helpRFunctions')
library(helpRFunctions)
my.data <- data.frame(y=rnorm(5), 
                  x1=c(1:5), 
                  x2=c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE),
                  X3=letters[1:5])
t <- list.df.var.types(my.data)
t$factor
t$integer
t$logical
t$numeric

然后，您可以执行类似var(my.data[t$numeric])的操作。

希望这对你有帮助!

sapply(yourdataframe, class)

你的dataframe是你正在使用的数据帧的名称

为了方便使用数据框架，这里有一个简单的base函数

col_classes <- function(df) {
  data.frame(
  variable = names(df),
  class = unname(sapply(df, class))
  )
}
col_classes(my.data)
  variable     class
1        y   numeric
2       x1   integer
3       x2   logical
4       X3 character

另一种选择是使用purrr包的map函数。

library(purrr)
map(df,class)

简单地传递你的数据帧到下面的函数:

data_types <- function(frame) {
  res <- lapply(frame, class)
  res_frame <- data.frame(unlist(res))
  barplot(table(res_frame), main="Data Types", col="steelblue", ylab="Number of Features")
}

生成数据帧中所有数据类型的图表。对于虹膜数据集，我们得到以下结果:

data_types(iris)