检查变量是否包含浮点值

Question

在R语言中，有没有可靠的方法来检查变量是浮点型还是整数值？

我查看了几个建议的解决方案。

is.integer(x)

的 R 帮助文件建议使用

round(x)

函数，如下所示：

is.wholenumber <- function(x, tol = .Machine$double.eps^0.5)  abs(x - round(x)) < tol

但是，这是检查整数，而不是带浮点的数字。对于

TRUE

的情况，此函数将返回

1.0, 2.0, 3.0, ...

，其中值没有小数部分，但其表示法仍然是浮点数。

令我困惑的是，我还没有找到一个简单的解决方案来在 R 中检查这一点，因为它旨在处理大型（通常是异构）数据表。我需要这个特定的解决方案，因为我对数据应用操作，这些操作取决于其类型，因为整个数据集的潜在数据范围。因此，如果我的算法遇到

1.0, 2.0, 3.0, ...

性质的值，它应该知道特定的操作是适用的。

我尝试使用

sprintf()

将值转换为字符串，然后检查字符串是否包含句点。这有一个明显的问题，即根据说明符格式化数字，因此：

x = 5.0
y = 5
sprintf("%f", x) # "5.000000"
sprintf("%f", y) # "5.000000"
sprintf("%d", x) # "5"
sprintf("%d", y) # "5"

如图所示，没有办法区分它们。

编辑：有关我的应用程序的更多详细信息以及为什么需要此解决方案。

我正在处理大型数据表，因此我不会自己定义数据。我的算法的一部分涉及获取一行数据，递增/递减其值并将其传递给分类器以查找结果的变化。为简单起见，我只考虑数值。就数据的格式化方式而言，不同的数字类型可以进行不同的操作。实值特征可以分步递增/递减，例如

5.0, 4.8, 4.6, 4.4, ...

而整数值特征必须在整个步骤中进行操作，例如

5, 4, 3, 2, ...

我想在识别特征的数据类型时计算增量。因此，如果特征值为

32

，算法将以整个步递增/递减。如果特征值为

5.9

，算法将以fractional步递增/递减。

问题是当算法遇到浮点值

5.0

时。这表明它在实值域，但根据 R 的功能，它被判断为整数。

如果我找不到解决方案，我将不得不预先定义每个表中每一列的数据类型。

来自 diabetes 数据集的一些示例数据：https://pastebin.com/5FTsaC0g

Answer 1

首先要说的是，在R中，

5

和

5.0

之间没有区别。您需要使用

5L

告诉 R 该值是一个整数：

class(5) # numeric
class(5.0) # numeric
class(5L) # integer

但是，听起来您有一个很大的数据集，并且需要确定哪些列仅包含整数，哪些列是数字。我们可以使用

mtcars

作为示例，因为所有值都存储为

numeric()

，但有些实际上是整数（例如齿轮数、马力）。

让我们转换为

tibble

，以便它可以很好地打印列类型：

dat <- dplyr::as_tibble(mtcars)
head(dat, n = 2)
# # A tibble: 6 × 11
#     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1  21       6   160   110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
# 2  21       6   160   110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4

您可以使用基本 R

type.convert()

为您推断列类型：

head(type.convert(dat, as.is = TRUE), n = 2)
# # A tibble: 2 × 11
#     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#   <dbl> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <int> <int> <int>
# 1    21     6   160   110   3.9  2.62  16.5     0     1     4     4
# 2    21     6   160   110   3.9  2.88  17.0     0     1     4     4

或者如果您只想要列类型：

sapply(type.convert(dat, as.is = TRUE), class)
#       mpg       cyl      disp        hp      drat        wt      qsec        vs        am      gear      carb 
# "numeric" "integer" "numeric" "integer" "numeric" "numeric" "numeric" "integer" "integer" "integer" "integer"