comment déterminer si un vecteur de caractères est un vecteur numérique ou entier valide

J'essaie de transformer une liste imbriquée structure dans un dataframe. La liste ressemble à la suivante (c'est sérialisé données de analysée JSON lire en utilisant le réacteur package).

  myList <- list(object1 = list(w=1, x=list(y=0.1, z="cat")), object2 = list(w=NULL, x=list(z="dog")))

EDIT: mon premier exemple de données était trop simple. Les données réelles sont en lambeaux, ce qui signifie que pas toutes les variables existent pour chaque objet, et que certains des éléments de la liste sont NULLES. J'ai édité les données pour tenir compte de cela.

unlist(myList) fait un excellent travail de manière récursive l'aplatissement de la liste, et je peux alors utiliser lapply pour aplatir tous les objets joliment.

  flatList <- lapply(myList, FUN= function(object) {return(as.data.frame(rbind(unlist(object))))})

Et enfin, je peux le bouton de plyr::rbind.fill

  myDF <- do.call(plyr::rbind.fill, flatList)
  str(myDF)

  #'data.frame':    2 obs. of  3 variables:
  #$ w  : Factor w/2 levels "1","2": 1 2
  #$ x.y: Factor w/2 levels "0.1","0.2": 1 2
  #$ x.z: Factor w/2 levels "cat","dog": 1 2

Le problème, c'est que w et x.y sont maintenant interprétés comme des caractères vecteurs, qui, par défaut, obtenir analysée comme facteurs dans le dataframe. Je crois que unlist() est le coupable, mais je ne peux pas comprendre d'une autre manière récursive aplatir la structure de la liste. Une solution de contournement serait de post-traiter le dataframe, et attribuer des types de données ensuite. Quelle est la meilleure façon de déterminer si un vecteur est un numérique valide ou entier vecteur?

source d'informationauteur Andrew Barr

  1. 15

    Comme discuté icivérifier si les as.numeric retourne NA valeurs est une approche simple pour vérifier si une chaîne de caractères contient des données numériques. Maintenant, vous pouvez faire quelque chose comme:

    myDF2 <- lapply(myDF, function(col) {
  if (suppressWarnings(all(!is.na(as.numeric(as.character(col)))))) {
    as.numeric(as.character(col))
  } else {
    col
  }
})
str(myDF2)
# List of 3
#  $ w  : num [1:2] 1 2
#  $ x.y: num [1:2] 0.1 0.2
#  $ x.z: Factor w/2 levels "cat","dog": 1 2
  2. 1

    Vous pouvez utiliser plyr::ldply:

    ldply(myList,.fun=function(x)data.frame(x))

      .id w x.y x.z
1 object1 1 0.1 cat
2 object2 2 0.2 dog
  3. 1

    Je ne vois pas l'avantage de plyr::ldply plus de la base régulière R méthodes:

     do.call(rbind, lapply(myList, data.frame) )
#-------------

        w x.y x.z
object1 1 0.1 cat
object2 2 0.2 dog

    Le problème se pose en raison d'un piètre tentative pour "aplatir" les données sans considération pour la structure intrinsèque.

  4. 0

    Si vous voulez convertir tout-numérique vecteurs qui ont été, à tort, classé comme personnage quand ils ont été lus, vous pouvez également utiliser la fonction all.is.numeric de la Hmisc package:

    myDF2 <- lapply(myDF, Hmisc::all.is.numeric, what = "vector", extras = NA)

    Choix what = "vector" vous permet de convertir le vecteur numérique si elle ne contient que des chiffres. NAs ou d'autres types de valeurs manquantes permettra d'éviter la conversion, à moins qu'ils sont spécifiés dans le extras argument que ci-dessus.

    Noter, cependant, que si elle est appliquée à un ensemble de données.cadre contenant la Date ou de l'POSIXct vecteurs, ceux-ci seront convertis au numérique. Pour éviter cela, vous pouvez l'envelopper dans une fonction comme ci-dessous:

    catchNumeric <- function(dtcol) {
  require(Hmisc)
  if (is.character(dtcol)) {
    dtcol1 = all.is.numeric(dtcol, what = "vector", extras = NA)
  } else {
    dtcol1 = dtcol
  }
  return(dtcol1)
}

    Ensuite les appliquer à vos données.cadre:

    myDF2 <- lapply(myDF, catchNumeric)
  5. 0

    Si vous avez une liste ou un vecteur, avec des cordes et que vous voulez convertir seulement les numéros numérique, une solution possible est:

    catchNumeric <- function(mylist) {
  newlist <- suppressWarnings(as.numeric(mylist))
  mylist <- as.list(mylist)
  mylist[!is.na(newlist)] <- newlist[!is.na(newlist)]
  mylist
}

> catchNumeric(c("123", "c12", "abc", "123.12"))
[[1]]
[1] 123

[[2]]
[1] "c12"

[[3]]
[1] "abc"

[[4]]
[1] 123.12

> catchNumeric(list("123", "c12", "abc", "123.12"))
[[1]]
[1] 123

[[2]]
[1] "c12"

[[3]]
[1] "abc"

[[4]]
[1] 123.12
  6. 0

    Quand NAs sont inclus @josliber la fonction ne fonctionne pas (bien qu'il répond à la question bien pour les données de l'échantillon). @Amy M, la fonction devrait fonctionner, mais nécessite le chargement de Hmisc paquet.

    Ce que quelque chose comme cela:

    can.be.numeric <- function(x) {
    stopifnot(is.atomic(x) || is.list(x)) # check if x is a vector
    numNAs <- sum(is.na(x))
    numNAs_new <- suppressWarnings(sum(is.na(as.numeric(x))))
    return(numNAs_new == numNAs)
}

    Il compte NAs dans le vecteur d'entrée et NAs dans la sortie de is.na et retourne TRUE si le vecteur peut être "en toute sécurité" converti à numeric (c'est à dire sans ajout de NA valeurs.