So wählen sie mit dplyr nur numerische spalten in r aus

Sie können die folgende Funktion aus dem dplyr- Paket verwenden, um nur die numerischen Spalten eines Datenrahmens in R auszuwählen:

 df %>% select(where(is. numeric ))

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen können.

Beispiel: Wählen Sie mit dplyr nur numerische Spalten aus

Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R, der Informationen über verschiedene Basketballspieler enthält:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 dots=c(22, 34, 30, 12, 18),
                 assists=c(7, 9, 9, 12, 14),
                 rebounds=c(5, 10, 10, 8, 8))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 to 22 7 5
2 B 34 9 10
3 C 30 9 10
4 D 12 12 8
5 E 18 14 8

Wir können die folgende Syntax verwenden, um nur numerische Spalten aus dem Datenrahmen auszuwählen:

 library (dplyr)

#select only the numeric columns from the data frame
df %>% select(where(is. numeric ))

  points assists rebounds
1 22 7 5
2 34 9 10
3 30 9 10
4 12 12 8
5 18 14 8

Beachten Sie, dass nur die drei numerischen Spalten ausgewählt wurden – Punkte , Assists und Rebounds .

Wir können überprüfen, ob diese Spalten numerisch sind, indem wir die Funktion str() verwenden, um den Datentyp jeder Variablen im Datenrahmen anzuzeigen:

 #display data type of each variable in data frame
str(df)

'data.frame': 5 obs. of 4 variables:
 $ team: chr "A" "B" "C" "D" ...
 $ points: num 22 34 30 12 18
 $ assists: num 7 9 9 12 14
 $rebounds: num 5 10 10 8 8

Aus dem Ergebnis können wir ersehen, dass Team eine Charaktervariable ist, während Punkte , Assists und Rebounds alle numerisch sind.

Verwandte Themen: So überprüfen Sie den Datentyp in R (mit Beispielen)

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben mit dplyr ausführen:

So wählen Sie mit dplyr Spalten nach Namen aus
So wählen Sie Spalten nach Index mit dplyr aus
So verwenden Sie select_if mit mehreren Bedingungen in dplyr