Question

在数据框中，A列应为数字向量。

因此，如果列的条目具有任何非数字字符，我将删除相应的整行。

有没有人有解决方案？谢谢！

Answer 1

将数据导入data.frame时，如果整个列不是数字，通常会将其转换为因子。考虑到这一点，您通常必须转换为字符然后转换为数字。

dat <- data.frame(A=c(letters[1:5],1:5))

str(dat)
'data.frame':   10 obs. of  1 variable:
 $ A: Factor w/ 10 levels "1","2","3","4",..: 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5

as.numeric(as.character(dat$A))
 [1] NA NA NA NA NA  1  2  3  4  5
Warning message:
NAs introduced by coercion

请注意，它会将字符转换为NA。结合这个：

dat <- dat[!is.na(as.numeric(as.character(dat$A))),]

简而言之，从因子转换为数字后，dat的行NA不是> dat <- data.frame(A=c(letters[1:5],1:5)) > dat <- dat[!is.na(as.numeric(as.character(dat$A))),] Warning message: In `[.data.frame`(dat, !is.na(as.numeric(as.character(dat$A))), : NAs introduced by coercion > dat <- dat[!is.na(as.numeric(as.character(dat$A))),] Error in dat$A : $ operator is invalid for atomic vectors。

第二期：

{{1}}

Answer 2

或使用@Brandon Bertelsen的示例数据

dat1 <- transform(dat[grep("^\\d+$", dat$A),,drop=F], A= as.numeric(as.character(A)))
dat1
#   A
#6  1
#7  2
#8  3
#9  4
#10 5

 str(dat1)
#'data.frame':  5 obs. of  1 variable:
#$ A: num  1 2 3 4 5

Answer 3

您可以使用以下代码从非数字值创建数据框。

subset(df, grepl('^\\d+$', df$dfColumn))

您可以在代码中添加一个感叹号，以查看非数字值并确保要删除它们。如果某个列值由于其中存在空格（例如'143'）而被检测为非数字值，那么值得删除该空格，而不是从您的列中删除该值。

    subset(df, !grepl('^\\d+$', df$dfColumn))

删除R中一列中包含非数字字符的行

3 个答案: