R语言如何从变量表中挑选数值型变量生成新的变量表

在R语言中，可以通过判断变量类型来从变量表中挑选数值型变量生成新的变量表。可以使用以下代码：

numeric_vars <- sapply(data, is.numeric) # 找出数值型变量
new_data <- data[, numeric_vars] # 选择数值型变量生成新的变量表

其中，`sapply` 函数可以对变量表中的每一个变量进行判断，`is.numeric` 函数可以判断一个变量是否为数值型变量。将所有变量的判断结果存储在一个逻辑型向量 `numeric_vars` 中，其中 `TRUE` 表示该变量为数值型，`FALSE` 表示不是数值型。

然后，使用 `[ ]` 子集选择符选择所有行，并且只选择 `numeric_vars` 中为 `TRUE` 的列，即数值型变量，生成新的变量表 `new_data`。

需要注意的是，该方法仅适用于变量表中仅有数值型变量的情况。如果变量表中包含了多个类型的变量，需要先将非数值型变量删除或转换为数值型变量后再使用该方法。

相关问题

R语言如何从变量表中挑选变量生成新的变量表

在R语言中，可以使用子集选择符 `[ ]` 和逻辑运算符来从变量表中挑选变量生成新的变量表。

例如，假设有一个变量表 `data` 包含了以下变量：

ID  Age  Gender  Income
1   23   Male    50000
2   35   Female  60000
3   28   Male    55000
4   45   Female  70000

如果想从这个变量表中挑选 `ID`、`Age` 和 `Income` 三个变量生成新的变量表，可以使用以下代码：

new_data <- data[, c("ID", "Age", "Income")]

其中，`[ , ]` 表示选择所有行， `, c("ID", "Age", "Income")` 表示选择包含 `ID`、`Age` 和 `Income` 三个变量的列。

生成的新的变量表 `new_data` 将包含以下变量：

ID  Age  Income
1   23   50000
2   35   60000
3   28   55000
4   45   70000

可以看到，只有 `ID`、`Age` 和 `Income` 三个变量被保留了下来。

R语言中如何将有序分类变量改为数值型变量

在R语言中，将有序分类（如factor）变量转换为数值型变量通常是为了更好地与其他数值变量一起工作，例如作为模型的输入。你可以使用`as.numeric()`或`recode()`函数来完成这个过程。这里有两种常见的方式：

1. **as.numeric()**: 这个函数直接将因子变量转换为整数，但是默认情况下会按照因子的顺序编码，也就是第一个级别赋值1，第二个级别赋值2，以此类推。如果你不需要特定的编码顺序，可以这样做：

   my_ordered_var <- factor(my_variable)
   my_numeric_var <- as.numeric(my_ordered_var)

2. **recode()** 函数来自`forcats`包，它可以更灵活地指定新的数值标签。例如，如果你想将最高级别的值设为5，其余按升序递增1：

   library(forcats)
   my_ordered_var <- factor(my_variable, levels = c("highest", "middle", "lowest"))
   my_numeric_var <- recode(my_ordered_var, highest = 5, middle = 4, lowest = 3)

注意，这种转换可能丢失原有的类别信息，所以在应用之前应确保理解这一操作的影响。