Numerical_variables <- which(sapply(df, is.numeric))
# then extract column names 
Names <- names(Numerical_variables)

这是其他答案的替代代码:

x[, sapply(x, class) == "numeric"]

用一个数据表

x[, lapply(x, is.numeric) == TRUE, with = FALSE]

iris %>% dplyr::select(where(is.numeric)) #as per most recent updates

purrr的另一个选项是否定丢弃函数:

iris %>% purrr::discard(~!is.numeric(.))

如果你想要数值列的名称，你可以添加名称或冒号:

iris %>% purrr::discard(~!is.numeric(.)) %>% names

PCAmixdata库有一个splitmix函数，它可以对给定的数据框架“YourDataframe”进行定量(数值数据)和定性(分类数据)的拆分，如下所示:

install.packages("PCAmixdata")
library(PCAmixdata)
split <- splitmix(YourDataframe)
X1 <- split$X.quanti(Gives numerical columns in the dataset) 
X2 <- split$X.quali (Gives categorical columns in the dataset)

这并不能直接回答问题，但非常有用，特别是当你想要除id列和因变量外的所有数字列时。

numeric_cols <- sapply(dataframe, is.numeric) %>% which %>% 
                   names %>% setdiff(., c("id_variable", "dep_var"))

dataframe %<>% dplyr::mutate_at(numeric_cols, function(x) your_function(x))

library(purrr)
x <- x %>% keep(is.numeric)