标准计算用R中的CSV转换
标准计算用R中的CSV转换
提问于 2015-02-13 16:04:12
我在计算从这个CSV文件导入的数据集的列平均值时遇到了问题
我使用以下命令导入文件：
dataGSR = read.csv("ShimmerData.csv", header = TRUE, sep = ",",stringsAsFactors=T)
dataGSR$X=NULL #don't need this column然后取其中的一个子集
dati=dataGSR[4:1000,]我看他们是对的
head(dati)
Shimmer Shimmer.1 Shimmer.2 Shimmer.3 Shimmer.4 Shimmer.5 Shimmer.6 Shimmer.7
4 31329 0 713 623.674691281028 2545 3706.5641025641 2409 3529.67032967033
5 31649 9.765625 713 623.674691281028 2526 3678.89230769231 2501 3664.46886446886
6 31969 19.53125 712 638.528829576655 2528 3681.80512820513 2501 3664.46886446886
7 32289 29.296875 713 623.674691281028 2516 3664.3282051282 2498 3660.07326007326
8 32609 39.0625 711 654.10779696494 2503 3645.39487179487 2496 3657.14285714286
9 32929 48.828125 713 623.674691281028 2505 3648.30769230769 2496 3657.14285714286当我打字时
means=colMeans(dati)
Error in colMeans(dati) : 'x' must be numeric为了解决这个问题，我把所有的东西都转换成一个矩阵。
datiM=data.matrix(dati)但是，当我检查新变量时，数据值是不同的。
head(datiM)
Shimmer Shimmer.1 Shimmer.2 Shimmer.3 Shimmer.4 Shimmer.5 Shimmer.6 Shimmer.7
4 370 1 10 1 65 65 1 1
5 375 3707 10 1 46 46 24 24
6 381 1025 9 2 48 48 24 24
7 386 2162 10 1 36 36 21 21
8 392 3126 8 3 23 23 19 19
9 397 3229 10 1 25 25 19 19我在这里的问题是：
如何正确转换"dati“变量以执行colMeans()？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-02-13 16:21:30
除了@akrun的建议之外，另一种选择是自己将列转换为numeric (而不是让read.csv来完成)：
dati <- data.frame(
lapply(dataGSR[-c(1:3),-9],as.numeric))
##
R> colMeans(dati)
Shimmer Shimmer.1 Shimmer.2 Shimmer.3 Shimmer.4 Shimmer.5 Shimmer.6 Shimmer.7
33004.2924 18647.4609 707.4335 718.3989 2521.3626 3672.1383 2497.9013 3659.9287在dataGSR和stringsAsFactors=F一起读的地方，
dataGSR <- read.csv(
file="F:/temp/ShimmerData.csv",
header=TRUE,
stringsAsFactors=F)除非您确信需要character列作为factor，否则最好将此选项设置为FALSE。
Stack Overflow用户
发布于 2015-02-13 16:12:43
数据集中的标题行(“字符”)跨越前4行。我们可以使用skip 4行，使用header=FALSE，然后根据前4行的信息更改列名。
dataGSR <- read.csv('ShimmerData.csv', header=FALSE,
stringsAsFactors=FALSE, skip=4)
lines <- readLines('ShimmerData.csv', n=4)
colnames(dataGSR) <- do.call(paste, c(strsplit(lines, ','),
list(sep="_")))
dataGSR <- dataGSR[,-9]
unname(colMeans(dataGSR))
# [1] 33004.2924 18647.4609 707.4335 718.3989 2521.3626
# 3672.1383 2497.9013
# [8] 3659.9287页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/28503695
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