1. Accueil
  2. Question et réponse
  3. grep exclure plusieurs colonnes R

grep exclure plusieurs colonnes R

2016-08-18 2 views
1

J'ai plusieurs tables avec plusieurs colonnes de données numériques. Le nombre de colonnes peut varier. Chaque table a 3 colonnes (joueur, équipe, pos) qui n'ont pas de données numériques. Je suis venu avec ce qui suit pour convertir chaque colonne sauf les 3 ci-dessus en numérique, mais je suis coincé sur une erreur que je ne peux pas expliquer.grep exclure plusieurs colonnes R

Voici la fonction

qb2 <- qb %>% mutate_at(grep("^(`?!`Player|`?!`Team|`?!`Pos).*$", 
    colnames(.)),funs(as.numeric))

Effectué cette façon, je reçois NA joueur, équipe & Position de tir mal que je peux le faire fonctionner en partie comme celui-ci

qb2 <- qb %>% mutate_at(grep("^(`?!`Player|Team|`?!`Pos).*$", 
    colnames(.)),funs(as.numeric))

Player et Pos afficher correctement, mais bien sûr Team est toujours NA Je ne sais pas pourquoi la suppression de ?! de Team fonctionne partiellement. Faites-moi savoir ce qui me manque qui provoque l'échec de grep/exclude.

Données d'échantillons

structure(list(Player = c("Matt Schaub", "Jimmy Garoppolo", "Tom Savage", 
"Dan Orlovsky", "Cardale Jones", "Ryan Griffin", "Sean Mannion", 
"Luke McCown", "Scott Tolzien", "Dak Prescott", "Brandon Allen", 
"Garrett Grayson", "AJ McCarron", "Joe Callahan", "Matt Moore", 
"Matt Barkley", "Blake Bortles", "Stephen Morris", "Sean Renfree", 
"Mark Sanchez", "Jameill Showers", "Thad Lewis", "Jameis Winston", 
"Kellen Clemens", "Chad Henne", "Derek Anderson", "Bryce Petty", 
"Teddy Bridgewater", "Ryan Mallett", "EJ Manuel", "Nate Sudfeld", 
"Joe Webb", "Carson Wentz", "Trevor Siemian", "Mike Glennon", 
"Josh Johnson", "Joe Licata", "Brian Hoyer", "Geno Smith", "Joel Stave", 
"Ryan Nassib", "Paxton Lynch", "Ryan Fitzpatrick", "Jake Rudock", 
"Connor Cook", "Robert Griffin III", "Alex Tanney", "Brandon Doughty", 
"Philip Rivers", "Blaine Gabbert", "Case Keenum", "Matthew Stafford", 
"Matt Cassel", "Landry Jones", "Marquise Williams", "Colt McCoy", 
"Shaun Hill", "Aaron Murray", "Dustin Vaughan", "Tyler Bray", 
"Mike Bercovici", "Marcus Mariota", "Derek Carr", "Drew Stanton", 
"Matt McGloin", "Kirk Cousins", "Jared Goff", "Carson Palmer", 
"Drew Brees", "Nick Foles", "Cam Newton", "Alex Smith", "Russell Wilson", 
"Jake Heaps", "Andy Dalton", "Austin Davis", "David Fales", "Keith Wenning", 
"Brock Osweiler", "Bruce Gradkowski", "Zach Mettenberger", "Kevin Hogan", 
"Jeff Driskel", "Jay Cutler", "Connor Shaw", "Jake Coker", "Zac Dysert", 
"Chase Daniel", "Cody Kessler", "Logan Thomas", "Ryan Tannehill", 
"McLeod Bethel-Thompson", "Jerrod Johnson", "Tyrod Taylor", "Josh McCown", 
"Sam Bradford", "Matt Ryan", "Matt Simms"), Team = c("ATL", "NE", 
"HOU", "DET", "BUF", "TB", "LA", "NO", "IND", "DAL", "JAX", "NO", 
"CIN", "GB", "MIA", "ARI", "JAX", "IND", "ATL", "DEN", "DAL", 
"SF", "TB", "SD", "JAX", "CAR", "NYJ", "MIN", "BAL", "BUF", "WAS", 
"CAR", "PHI", "DEN", "TB", "BAL", "CIN", "CHI", "NYJ", "MIN", 
"NYG", "DEN", "NYJ", "DET", "OAK", "CLE", "TEN", "MIA", "SD", 
"SF", "LA", "DET", "TEN", "PIT", "GB", "WAS", "MIN", "KC", "PIT", 
"KC", "SD", "TEN", "OAK", "ARI", "OAK", "WAS", "LA", "ARI", "NO", 
"KC", "CAR", "KC", "SEA", "SEA", "CIN", "CLE", "CHI", "CIN", 
"HOU", "PIT", "SD", "KC", "SF", "CHI", "CHI", "ARI", "MIA", "PHI", 
"CLE", "NYG", "MIA", "PHI", "BAL", "BUF", "CLE", "PHI", "ATL", 
"ATL"), Pos = c("QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", "QB", 
"QB", "QB"), ` 
Comp` = c("10", "11", "14", "16", "11", "13", 
"18", "18", "12", "10", "10", "10", "11", "16", "10", "8", "6", 
"5", "5", "10", "8", "12", "7", "8", "8", "7", "7", "6", "11", 
"10", "10", "9", "12", "7", "7", "8", "3", "7", "8", "8", "7", 
"6", "3", "8", "7", "4", "6", "7", "2", "4", "6", "4", "3", "6", 
"6", "7", "6", "3", "6", "3", "3", "5", "3", "2", "5", "5", "4", 
"3", "1", "4", "5", "3", "3", "3", "4", "4", "4", "3", "4", "3", 
"2", "2", "4", "3", "2", "2", "1", "4", "2", "2", "2", "1", "1", 
"2", "1", "1", "0", "0"), ` 
Att` = c("15", "18", "24", "25", 
"21", "23", "25", "27", "23", "12", "19", "16", "16", "23", "14", 
"24", "7", "9", "9", "13", "16", "21", "9", "15", "9", "14", 
"14", "7", "15", "18", "15", "16", "24", "12", "14", "11", "7", 
"10", "14", "13", "15", "7", "4", "11", "11", "8", "10", "9", 
"3", "10", "7", "6", "5", "12", "14", "11", "7", "5", "11", "9", 
"6", "5", "7", "6", "11", "5", "9", "5", "1", "8", "6", "4", 
"6", "10", "5", "9", "8", "8", "7", "3", "8", "6", "12", "4", 
"4", "5", "2", "10", "2", "3", "4", "1", "2", "3", "4", "1", 
"4", "3"), ` 
Pct` = c("66.7", "61.1", "58.3", "64.0", "52.4", 
"56.5", "72.0", "66.7", "52.2", "83.3", "52.6", "62.5", "68.8", 
"69.6", "71.4", "33.3", "85.7", "55.6", "55.6", "76.9", "50.0", 
"57.1", "77.8", "53.3", "88.9", "50.0", "50.0", "85.7", "73.3", 
"55.6", "66.7", "56.3", "50.0", "58.3", "50.0", "72.7", "42.9", 
"70.0", "57.1", "61.5", "46.7", "85.7", "75.0", "72.7", "63.6", 
"50.0", "60.0", "77.8", "66.7", "40.0", "85.7", "66.7", "60.0", 
"50.0", "42.9", "63.6", "85.7", "60.0", "54.5", "33.3", "50.0", 
"100.0", "42.9", "33.3", "45.5", "100.0", "44.4", "60.0", "100.0", 
"50.0", "83.3", "75.0", "50.0", "30.0", "80.0", "44.4", "50.0", 
"37.5", "57.1", "100.0", "25.0", "33.3", "33.3", "75.0", "50.0", 
"40.0", "50.0", "40.0", "100.0", "66.7", "50.0", "100.0", "50.0", 
"66.7", "25.0", "100.0", "0.0", "0.0"), ` 
Att/G` = c("15.0", 
"18.0", "24.0", "25.0", "21.0", "23.0", "25.0", "27.0", "23.0", 
"12.0", "19.0", "16.0", "16.0", "23.0", "14.0", "24.0", "7.0", 
"9.0", "9.0", "13.0", "16.0", "21.0", "9.0", "15.0", "9.0", "14.0", 
"14.0", "7.0", "15.0", "18.0", "15.0", "16.0", "24.0", "12.0", 
"14.0", "11.0", "7.0", "10.0", "14.0", "13.0", "15.0", "7.0", 
"4.0", "11.0", "11.0", "8.0", "10.0", "9.0", "3.0", "10.0", "7.0", 
"6.0", "5.0", "12.0", "14.0", "11.0", "7.0", "5.0", "11.0", "9.0", 
"6.0", "5.0", "7.0", "6.0", "11.0", "5.0", "9.0", "5.0", "1.0", 
"8.0", "6.0", "4.0", "6.0", "10.0", "5.0", "9.0", "8.0", "8.0", 
"7.0", "3.0", "8.0", "6.0", "12.0", "4.0", "4.0", "5.0", "2.0", 
"10.0", "2.0", "3.0", "4.0", "1.0", "2.0", "3.0", "4.0", "1.0", 
"4.0", "3.0"), ` 
Yds` = c("179", "168", "168", "164", "162", 
"148", "147", "143", "140", "139", "138", "133", "125", "124", 
"122", "121", "105", "104", "101", "99", "99", "97", "97", "96", 
"94", "93", "93", "92", "91", "91", "89", "89", "89", "88", "83", 
"83", "82", "81", "79", "76", "75", "74", "72", "72", "71", "67", 
"67", "66", "64", "63", "58", "58", "55", "55", "55", "53", "52", 
"52", "50", "48", "46", "45", "44", "42", "41", "39", "38", "38", 
"37", "37", "36", "36", "34", "33", "32", "32", "30", "28", "27", 
"22", "22", "21", "20", "18", "17", "16", "16", "15", "15", "12", 
"8", "7", "7", "7", "5", "3", "0", "0"), ` 
Avg` = c("11.9", "9.3", 
"7.0", "6.6", "7.7", "6.4", "5.9", "5.3", "6.1", "11.6", "7.3", 
"8.3", "7.8", "5.4", "8.7", "5.0", "15.0", "11.6", "11.2", "7.6", 
"6.2", "4.6", "10.8", "6.4", "10.4", "6.6", "6.6", "13.1", "6.1", 
"5.1", "5.9", "5.6", "3.7", "7.3", "5.9", "7.5", "11.7", "8.1", 
"5.6", "5.8", "5.0", "10.6", "18.0", "6.5", "6.5", "8.4", "6.7", 
"7.3", "21.3", "6.3", "8.3", "9.7", "11.0", "4.6", "3.9", "4.8", 
"7.4", "10.4", "4.5", "5.3", "7.7", "9.0", "6.3", "7.0", "3.7", 
"7.8", "4.2", "7.6", "37.0", "4.6", "6.0", "9.0", "5.7", "3.3", 
"6.4", "3.6", "3.8", "3.5", "3.9", "7.3", "2.8", "3.5", "1.7", 
"4.5", "4.3", "3.2", "8.0", "1.5", "7.5", "4.0", "2.0", "7.0", 
"3.5", "2.3", "1.3", "3.0", "0.0", "0.0"), ` 
Yds/G` = c("179.0", 
"168.0", "168.0", "164.0", "162.0", "148.0", "147.0", "143.0", 
"140.0", "139.0", "138.0", "133.0", "125.0", "124.0", "122.0", 
"121.0", "105.0", "104.0", "101.0", "99.0", "99.0", "97.0", "97.0", 
"96.0", "94.0", "93.0", "93.0", "92.0", "91.0", "91.0", "89.0", 
"89.0", "89.0", "88.0", "83.0", "83.0", "82.0", "81.0", "79.0", 
"76.0", "75.0", "74.0", "72.0", "72.0", "71.0", "67.0", "67.0", 
"66.0", "64.0", "63.0", "58.0", "58.0", "55.0", "55.0", "55.0", 
"53.0", "52.0", "52.0", "50.0", "48.0", "46.0", "45.0", "44.0", 
"42.0", "41.0", "39.0", "38.0", "38.0", "37.0", "37.0", "36.0", 
"36.0", "34.0", "33.0", "32.0", "32.0", "30.0", "28.0", "27.0", 
"22.0", "22.0", "21.0", "20.0", "18.0", "17.0", "16.0", "16.0", 
"15.0", "15.0", "12.0", "8.0", "7.0", "7.0", "7.0", "5.0", "3.0", 
"0.0", "0.0"), ` 
TD` = c("0", "0", "2", "1", "1", "0", "3", "1", 
"1", "2", "0", "0", "1", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "0", 
"0", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "0", "0", "0", 
"0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", 
"0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
"0", "0", "0", "0", "2", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
"0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
"1", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), 
    ` 
Int` = c("0", "0", "0", "1", "0", "2", "1", "1", "0", "0", 
    "1", "1", "0", "0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", "0", 
    "1", "0", "1", "1", "0", "1", "2", "0", "0", "0", "0", "1", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "1", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0"), ` 
1st` = c("5", "7", "10", "10", "6", 
    "6", "10", "7", "5", "7", "4", "6", "5", "9", "5", "7", "4", 
    "3", "3", "5", "2", "6", "5", "4", "5", "5", "5", "4", "5", 
    "4", "5", "3", "2", "3", "4", "5", "3", "2", "4", "6", "4", 
    "4", "2", "3", "2", "2", "2", "3", "2", "2", "2", "3", "2", 
    "1", "4", "1", "4", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "2", "2", 
    "2", "3", "2", "1", "2", "3", "2", "3", "3", "2", "2", "1", 
    "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "0", "1", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), ` 
1st%` = c("33.3", 
    "38.9", "41.7", "40.0", "28.6", "26.1", "40.0", "25.9", "21.7", 
    "58.3", "21.1", "37.5", "31.3", "39.1", "35.7", "29.2", "57.1", 
    "33.3", "33.3", "38.5", "12.5", "28.6", "55.6", "26.7", "55.6", 
    "35.7", "35.7", "57.1", "33.3", "22.2", "33.3", "18.8", "8.3", 
    "25.0", "28.6", "45.5", "42.9", "20.0", "28.6", "46.2", "26.7", 
    "57.1", "50.0", "27.3", "18.2", "25.0", "20.0", "33.3", "66.7", 
    "20.0", "28.6", "50.0", "40.0", "8.3", "28.6", "9.1", "57.1", 
    "40.0", "18.2", "22.2", "33.3", "20.0", "28.6", "33.3", "18.2", 
    "40.0", "33.3", "40.0", "100.0", "25.0", "50.0", "50.0", 
    "50.0", "30.0", "40.0", "22.2", "12.5", "12.5", "14.3", "33.3", 
    "12.5", "16.7", "0.0", "25.0", "25.0", "20.0", "50.0", "0.0", 
    "50.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", "0.0", 
    "0.0", "0.0"), ` 
Lng` = c("68", "56", "24", "28T", "40", 
    "25", "16", "20", "42T", "32T", "27", "28", "40", "18", "51T", 
    "30", "45", "57T", "48", "32T", "47", "14", "26T", "17", 
    "36", "23", "21", "49T", "19T", "26", "28", "35", "19", "22", 
    "30", "29", "47", "28", "18", "22", "24", "22", "43", "27T", 
    "32", "49", "23", "24", "44T", "43T", "20", "30", "24", "29T", 
    "16", "19", "18", "25", "16", "23", "19", "31", "22", "32", 
    "19T", "11", "14", "30", "37", "19", "10", "20", "12", "13", 
    "9", "19", "13", "14", "12", "9", "14", "15", "11", "12", 
    "13", "13", "16T", "9", "10T", "7", "7", "7", "7", "5", "5", 
    "3", "--", "--"), ` 
20+` = c("2", "2", "4", "3", "3", "2", 
    "0", "1", "2", "2", "2", "3", "2", "0", "2", "2", "1", "1", 
    "2", "1", "1", "0", "2", "0", "1", "1", "2", "2", "0", "1", 
    "2", "1", "0", "2", "2", "1", "2", "2", "0", "1", "1", "1", 
    "2", "1", "1", "1", "1", "1", "2", "1", "1", "1", "1", "1", 
    "0", "0", "0", "1", "0", "2", "0", "1", "1", "1", "0", "0", 
    "0", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), ` 
40+` = c("2", 
    "1", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "1", 
    "0", "1", "0", "1", "1", "1", "0", "1", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0", "0", "1", 
    "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", 
    "0"), ` 
Sck` = c("0", "2", "2", "0", "1", "1", "0", "2", 
    "0", "1", "1", "0", "1", "1", "3", "0", "1", "0", "0", "0", 
    "1", "1", "1", "0", "1", "1", "2", "1", "0", "1", "3", "2", 
    "0", "0", "1", "1", "1", "3", "0", "0", "4", "3", "1", "0", 
    "0", "0", "2", "1", "0", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "0", 
    "0", "0", "3", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", 
    "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "2", "0", "1", "0", 
    "2", "0", "0", "2", "0", "1", "0", "4", "3", "0", "0", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "0"), ` 
Rate` = c("107.4", "91.9", 
    "107.6", "79.4", "93.8", "39.8", "109.5", "76.6", "85.4", 
    "154.5", "54.3", "62.8", "112.8", "97.0", "92.0", "33.5", 
    "118.8", "133.6", "95.1", "91.5", "69.5", "68.9", "148.6", 
    "73.2", "110.2", "95.2", "71.4", "158.3", "82.9", "88.0", 
    "104.6", "72.1", "41.8", "81.2", "38.7", "94.1", "47.0", 
    "54.6", "97.0", "45.7", "22.2", "110.7", "116.7", "120.3", 
    "82.0", "39.1", "80.0", "97.2", "149.3", "95.0", "101.2", 
    "97.9", "97.9", "90.6", "24.4", "75.2", "97.6", "95.4", "66.5", 
    "52.1", "36.1", "104.2", "64.0", "19.4", "95.1", "99.2", 
    "17.1", "83.8", "118.8", "63.0", "91.7", "102.1", "27.8", 
    "40.8", "93.3", "53.9", "59.4", "8.3", "65.8", "97.2", "0.0", 
    "4.9", "42.4", "83.3", "61.5", "48.8", "116.7", "47.9", "137.5", 
    "74.3", "56.2", "95.8", "58.3", "70.1", "39.6", "79.2", "39.6", 
    "39.6")), .Names = c("Player", "Team", "Pos", "\nComp", "\nAtt", 
"\nPct", "\nAtt/G", "\nYds", "\nAvg", "\nYds/G", "\nTD", "\nInt", 
"\n1st", "\n1st%", "\nLng", "\n20+", "\n40+", "\nSck", "\nRate" 
), class = "data.frame", row.names = c(NA, 98L))

Source

2016-08-18 sanga collins

+1

veuillez nous fournir les données ou les données analogues –

+0

'qb2 [] <- lapply (qb2, type.convert, as.is = TRUE)' – rawr

+0

Vous pourriez être intéressé par 'type_convert' du paquet readr. – aosmith

Répondre

1

Les NA proviennent du "-" et "T":

qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, as.numeric)

La seule colonne a plusieurs valeurs qui ne sont pas numériques:

Lng = c("68", "56", "24", "28T", "40", 
"25", "16", "20", "42T", "32T", "27", "28", "40", "18", "51T", 
"30", "45", "57T", "48", "32T", "47", "14", "26T", "17", 
"36", "23", "21", "49T", "19T", "26", "28", "35", "19", "22", 
"30", "29", "47", "28", "18", "22", "24", "22", "43", "27T", 
"32", "49", "23", "24", "44T", "43T", "20", "30", "24", "29T", 
"16", "19", "18", "25", "16", "23", "19", "31", "22", "32", 
"19T", "11", "14", "30", "37", "19", "10", "20", "12", "13", 
"9", "19", "13", "14", "12", "9", "14", "15", "11", "12", 
"13", "13", "16T", "9", "10T", "7", "7", "7", "7", "5", "5", 
"3", "--", "--"),

En fin de compte vous voulez ceci:

qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, function(x) gsub("--|T", "", x)) 

qb[,-c(1:3)] <- apply(qb[,-c(1:3)], 2, as.numeric)

Source

2016-08-18 22:40:51 AidanGawronski

+0

J'ai eu le même résultat. L'équipe du joueur et Pos passent à NA. Il y avait une erreur à propos d'un supplément ',' mais après avoir obtenu la correction suivante: inline 'Messages d'avertissement: 1: Dans FUN (newX [, i], ...): NAs introduit par coercition 2: In FUN (newX [, i], ...): NAs introduit par la coercition 3: Dans FUN (newX [, i], ...): NAs introduit par la coercition 4: Dans FUN (newX [, i], .. .): NAs introduit par coercition', –

+0

Que se passe-t-il lorsque vous ne faites que la première étape ci-dessus? – AidanGawronski

+0

Rien ne se passe réellement.la table qb reste exactement la même –

2

est ici une option en utilisant la fonction one_of de dplyr, one_of accepte un vecteur de caractères pour les noms de colonnes qui peuvent être exclus de la mutation en niant la sélection avec un - devant:

df %>% 
     mutate_at(vars(-one_of(c("Player", "Team", "Pos"))), funs(as.numeric)) %>% 
     lapply(class) 

# $Player 
# [1] "character" 

# $Team 
# [1] "character" 

# $Pos 
# [1] "character" 

# $`\nComp` 
# [1] "numeric" 

# $`\nAtt` 
# [1] "numeric" 

# other numeric columns here... 

df %>% 
     mutate_at(vars(-one_of(c("Player", "Team", "Pos"))), funs(as.numeric)) %>% 
     head() 

#   Player Team Pos \nComp \nAtt \nPct \nAtt/G \nYds \nAvg \nYds/G 
#1  Matt Schaub ATL QB  10 15 66.7  15 179 11.9  179 
#2 Jimmy Garoppolo NE QB  11 18 61.1  18 168 9.3  168 
#3  Tom Savage HOU QB  14 24 58.3  24 168 7.0  168 
#4 Dan Orlovsky DET QB  16 25 64.0  25 164 6.6  164 
#5 Cardale Jones BUF QB  11 21 52.4  21 162 7.7  162 
#6 Ryan Griffin TB QB  13 23 56.5  23 148 6.4  148 
# \nTD \nInt \n1st \n1st% \nLng \n20+ \n40+ \nSck \nRate 
#1 0  0  5 33.3 68  2  2  0 107.4 
#2 0  0  7 38.9 56  2  1  2 91.9 
#3 2  0 10 41.7 24  4  0  2 107.6 
#4 1  1 10 40.0 NA  3  0  0 79.4 
#5 1  0  6 28.6 40  3  1  1 93.8 
#6 0  2  6 26.1 25  2  0  1 39.8

Un petit exemple :

df <- data.frame(a = c("x", "y", "z"), b = c("m", "n", "l"), c = 1:3, d = 2:4) 
df 
# a b c d 
# 1 x m 1 2 
# 2 y n 2 3 
# 3 z l 3 4 

df %>% mutate_at(vars(-one_of(c("a", "b"))), funs(.*2)) 
# a b c d 
# 1 x m 2 4 
# 2 y n 4 6 
# 3 z l 6 8

Source

2016-08-18 23:00:01 Psidom

+0

qui ne fonctionne pas sur le data.frame OP fourni ... besdies, le "petit exemple" a deux colonnes qui sont des facteurs 2 qui sont des entiers. Ses données d'origine sont un mélange de nombres et de chaînes qui sont tous des caractères. –

+0

J'ai posté le commentaire avant qu'une modification soit faite sur la réponse –

1

je ferais la conversion dans le format long, que je vais à nouveau au format large:

library(data.table) 
setDT(dx) 
dcast(melt(dx,id=c("Player","Team", "Pos"))[,value:=as.numeric(value)], 
     Player+Team+Pos~variable)

où dx est l'un de vos données. Cela peut être facilement généralisé à beaucoup de data.frames mais cela dépend si vous voulez avoir le résultat final comme une seule data.table qui agrège tous les data.frames ou pas.

Source

2016-08-18 23:00:36 agstudy

 Questions connexes

  • Aucun problème connexe^_^