<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare uno dei seguenti metodi per convertire una variabile categoriale in una variabile numerica in R:<\/span><\/p>\n Metodo 1: convertire una variabile categoriale in numerica<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: convertire pi\u00f9 variabili categoriali in valori numerici<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 3: convertire tutte le variabili categoriali in valori numerici<\/strong><\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo con il seguente frame di dati:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come convertire una variabile categoriale in un frame di dati in una variabile numerica:<\/span><\/p>\n Da notare che i valori della variabile \u201cteam\u201d sono stati convertiti in valori numerici.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come convertire pi\u00f9 variabili categoriali in un frame di dati in variabili numeriche:<\/span><\/p>\n Da notare che i valori delle variabili \u201csquadra\u201d e \u201cvittoria\u201d sono stati convertiti in valori numerici.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come convertire tutte le variabili categoriali in un frame di dati in variabili numeriche:<\/span><\/p>\n Si noti che i valori di ciascuna variabile categoriale nel frame dati sono stati convertiti in valori numerici.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre conversioni comuni in R:<\/span><\/p>\n Come convertire una data in numerica in R<\/a> \u00c8 possibile utilizzare uno dei seguenti metodi per convertire una variabile categoriale in una variabile numerica in R: Metodo 1: convertire una variabile categoriale in numerica df$var1 <- unclass(df$var1) Metodo 2: convertire pi\u00f9 variabili categoriali in valori numerici df[, c(‘ var1 ‘, ‘ var2 ‘)] <- sapply(df[, c(‘ var1 ‘, ‘ var2 ‘)], unclass) Metodo […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df$var1 <- unclass(df$var1)\n<\/strong><\/pre>\n
df[, c(' var1<\/span> ', ' var2<\/span> ')] <- sapply(df[, c(' var1<\/span> ', ' var2<\/span> ')], unclass)<\/strong><\/pre>\n df[sapply(df, is. factor<\/span> )] <- data. matrix<\/span> (df[sapply(df, is.factor<\/span> )])<\/strong><\/pre>\n #create data frame with some categorical variables\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=as. factor<\/span> (c('A', 'B', 'C', 'D')),\n conf=as. factor<\/span> (c('AL', 'AL', 'NL', 'NL')),\n win=as. factor<\/span> (c('Yes', 'No', 'No', 'Yes')),\n dots=c(122, 98, 106, 115))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team conf win points\n1 A AL Yes 122\n2 B AL No 98\n3 C NL No 106\n4 D NL Yes 115\n<\/strong><\/pre>\n Metodo 1: convertire una variabile categoriale in numerica<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert 'team' variable to numeric\n<\/span>df$team <- unclass(df$team)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n team conf win points\n1 1 AL Yes 122\n2 2 AL No. 98\n3 3 NL No 106\n4 4 NL Yes 115\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Metodo 2: convertire pi\u00f9 variabili categoriali in valori numerici<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert 'team' and 'win' variables to numeric\n<\/span>df[, c(' team<\/span> ', ' win<\/span> ')] <- sapply(df[, c(' team<\/span> ', ' win<\/span> ')], unclass)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n team conf win points\n1 1 AL 2 122\n2 2 AL 1 98\n3 3 NL 1,106\n4 4 NL 2 115\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Metodo 3: convertire tutte le variabili categoriali in valori numerici<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert all categorical variables to numeric\n<\/span>df[sapply(df, is. factor<\/span> )] <- data. matrix<\/span> (df[sapply(df, is.factor<\/span> )])\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n team conf win points\n1 1 1 2 122\n2 2 1 1 98\n3 3 2 1 106\n4 4 2 2 115\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come convertire un carattere in un fattore in R<\/a>
Come convertire un fattore in un carattere in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"