classes de colunas: iris como exemplo
Prezados, tentando detectar quais as classes de colunas de dados me deparei com duas situações abaixo. Elas não deveriam produzir respostas iguais?
for( i in 1:5 ) print( class( iris[,i] ) ) [1] "numeric" [1] "numeric" [1] "numeric" [1] "numeric" [1] "factor"
apply( iris, 2, class ) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species "character" "character" "character" "character" "character"
summary( iris ) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100 setosa :50 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300 versicolor:50 Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300 virginica :50 Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800 Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500
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Isso acontece porque provavelmente a apply() está forçando iris a ser uma matriz e por causa do Species, tudo se torna character. A função sapply() reproduz o que o for () faz porque trabalha cada coluna de forma independente ser fazer coerção. for (i in 1:5) print(class(iris[, i])) apply(iris, 2, class) sapply(iris, class) À disposição. Walmes. ======================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação [25.450418S 49.231759W] Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 linux user number: 531218 pages & profiles: http://www.leg.ufpr.br/~walmes | http://lattes.cnpq.br/4410617539281650 http://git.leg.ufpr.br/walmes | https://github.com/walmes https://www.mendeley.com/profiles/walmes-zeviani1/ ======================================================================== On Sun, Dec 18, 2016 at 10:50 AM, Cleber N.Borges via R-br < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Prezados,
tentando detectar quais as classes de colunas de dados me deparei com duas situações abaixo. Elas não deveriam produzir respostas iguais?
for( i in 1:5 ) print( class( iris[,i] ) ) [1] "numeric" [1] "numeric" [1] "numeric" [1] "numeric" [1] "factor"
apply( iris, 2, class ) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species "character" "character" "character" "character" "character"
summary( iris ) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100 setosa :50 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300 versicolor:50 Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300 virginica :50 Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800 Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500
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Cleber, Minha preferência para ver esse tipo de informação é aplicar a função str() ao data.frame. HTH -- Cesar Rabak On Sun, Dec 18, 2016 at 10:50 AM, Cleber N.Borges via R-br < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Prezados,
tentando detectar quais as classes de colunas de dados me deparei com duas situações abaixo. Elas não deveriam produzir respostas iguais?
for( i in 1:5 ) print( class( iris[,i] ) ) [1] "numeric" [1] "numeric" [1] "numeric" [1] "numeric" [1] "factor"
apply( iris, 2, class ) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species "character" "character" "character" "character" "character"
summary( iris ) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100 setosa :50 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300 versicolor:50 Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300 virginica :50 Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800 Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500
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