要查找 R 数据框的列类，我们可以使用 class 函数以及 sapply 和 as.data.frame 函数。
例如，如果我们有一个名为 DF 的数据框，那么我们可以使用如下命令在 DF 中找到列的类别 -
data.frame(sapply(DF,class))
考虑以下数据框 -
head(mtcars,20)
创建了以下数据框
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3 Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3 Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3 Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4 Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
要在上面创建的数据框中检查 mtcars 中的列类，请将以下代码添加到上面的代码段中 -
as.data.frame(sapply(mtcars,class))输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
sapply(mtcars, class) mpg numeric cyl numeric disp numeric hp numeric drat numeric wt numeric qsec numeric vs numeric am numeric gear numeric carb numeric
考虑以下数据框 -
head(CO2,20)
如果您执行上面给定的代码段，它会生成以下输出 -
Plant Type Treatment conc uptake 1 Qn1 Quebec nonchilled 95 16.0 2 Qn1 Quebec nonchilled 175 30.4 3 Qn1 Quebec nonchilled 250 34.8 4 Qn1 Quebec nonchilled 350 37.2 5 Qn1 Quebec nonchilled 500 35.3 6 Qn1 Quebec nonchilled 675 39.2 7 Qn1 Quebec nonchilled 1000 39.7 8 Qn2 Quebec nonchilled 95 13.6 9 Qn2 Quebec nonchilled 175 27.3 10 Qn2 Quebec nonchilled 250 37.1 11 Qn2 Quebec nonchilled 350 41.8 12 Qn2 Quebec nonchilled 500 40.6 13 Qn2 Quebec nonchilled 675 41.4 14 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3 15 Qn3 Quebec nonchilled 95 16.2 16 Qn3 Quebec nonchilled 175 32.4 17 Qn3 Quebec nonchilled 250 40.3 18 Qn3 Quebec nonchilled 350 42.1 19 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9 20 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9
要在上面创建的数据框中检查 CO2 中的列类，请将以下代码添加到上面的代码段中 -
as.data.frame(sapply(CO2,class))输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
Plant Type Treatment conc uptake 1 ordered factor factor numeric numeric 2 factor factor factor numeric numeric
考虑以下数据框 -
head(sleep,20)输出结果
如果您执行上面给定的代码段，它会生成以下输出 -
extra group ID 1 0.7 1 1 2 -1.6 1 2 3 -0.2 1 3 4 -1.2 1 4 5 -0.1 1 5 6 3.4 1 6 7 3.7 1 7 8 0.8 1 8 9 0.0 1 9 10 2.0 1 10 11 1.9 2 1 12 0.8 2 2 13 1.1 2 3 14 0.1 2 4 15 -0.1 2 5 16 4.4 2 6 17 5.5 2 7 18 1.6 2 8 19 4.6 2 9 20 3.4 2 10
要在上面创建的数据框中检查睡眠中的列类，请将以下代码添加到上面的代码段中 -
as.data.frame(sapply(sleep,class))输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
sapply(sleep, class) extra numeric group factor ID factor