¿Alguna vez te has encontrado en la situación en la que quieres convertir una columna de un dataframe en R en numérico, pero no sabes cómo? Aquí, mostraré dos ejemplos de cómo puedes hacerlo. Lo primero que debes tener en cuenta es que, si la columna que deseas convertir en numérico contiene datos que no son números, R los convertirá en NA (datos faltantes).
Por ejemplo, supongamos que tenemos el siguiente dataframe:
df <- data.frame(col1 = c("1", "2", "3"), col2 = c("a", "b", "c"))
Si queremos convertir la columna 1 en numérico, podemos usar la función as.numeric() de la siguiente manera:
df$col1 <- as.numeric(df$col1)
Si ejecutamos el código anterior, veremos que la columna 1 se ha convertido en numérico, pero la columna 2 ahora contiene datos faltantes (NA):
df
col1 col2
1 1 NA
2 2 NA
3 3 NA
Si queremos evitar que se produzcan datos faltantes, podemos usar la función is.na() para convertir solo los datos que sean números:
df$col1 <- as.numeric(df$col1[!is.na(df$col1)])
df
col1 col2
1 1 a
2 2 b
3 3 c
1. Factor de cambio: utiliza el comando «as.integer ()» para convertir una columna de un marco de datos en un factor de cambio.
2. Carácter: utiliza el comando «as.character ()» para convertir una columna de un marco de datos en un carácter.
3. Número entero: utiliza el comando «as.numeric ()» para convertir una columna de un marco de datos en un número entero.
Cómo convertir una columna de datos en R con un factor de cambio
Factor de cambio en R
R es un lenguaje de programación y entorno de computación estadística de código abierto. Se trata de un software multiplataforma, disponible para diversos sistemas operativos como: Windows, Linux y MacOS. R posee una gran cantidad de paquetes, lo cual lo hace uno de los lenguajes más populares entre los científicos de datos y estadísticos.
Factor de cambio
El factor de cambio es una medida estadística que se utiliza para evaluar el rendimiento de una inversión. Se trata de una ratio que se calcula dividiendo el precio actual de un activo por el precio de dicho activo en un periodo anterior. Así, si el precio de una acción ha subido un 5% en un mes, el factor de cambio será igual a 1,05.
El factor de cambio permite comparar el rendimiento de diferentes inversiones, ya que es una medida objetiva del precio. No obstante, no es una medida perfecta y tiene sus limitaciones. En primer lugar, el factor de cambio no tiene en cuenta el efecto de la inflación, por lo que es necesario ajustarlo en función del índice de precios al consumidor (IPC). En segundo lugar, el factor de cambio no tiene en cuenta los dividendos que hayan podido cobrar los accionistas.
Por último, cabe señalar que el factor de cambio no es una medida del rendimiento total de una inversión, ya que no tiene en cuenta el efecto de la revalorización o la devaluación de una moneda. Para evaluar el rendimiento total de una inversión, es necesario calcular el rendimiento real, que es el rendimiento neto de la inversión después de ajustarlo por el efecto de la inflación.
Cómo convertir una columna de datos con caracteres en un número entero en R
R es un lenguaje de programación y software libre para análisis estadístico y gráfico. Se trata de una implementación de S, un lenguaje de programación creado inicialmente por John Chambers y S. L. Venkat. R puede leer archivos de datos en muchos formatos standard, realizar cálculos matemáticos y estadísticos, generar gráficos y producir tablas de resultados.
Una de las operaciones más comunes que se realizan en R es la conversión de datos de un formato a otro. Por ejemplo, es común que los datos se almacenen en formato de texto, pero luego necesiten ser convertidos en un formato numérico para que R pueda realizar cálculos con ellos.
Existen varias funciones en R que pueden usarse para convertir datos de un formato a otro. La función as.numeric() puede usarse para convertir datos de texto en números.
as.numeric() toma un vector de datos como entrada y devuelve un vector de números. Si la función no puede convertir todos los datos en números, devolverá un error.
> as.numeric(«1»)
[1] 1
> as.numeric(«1.5»)
[1] 1.5
> as.numeric(«one»)
Error en as.numeric(«one») :
cannot coerce type ‘closure’ to vector of type ‘double’
La función as.integer() puede usarse para convertir datos en números enteros.
> as.integer(«1»)
[1] 1
> as.integer(«1.5»)
[1] 1
> as.integer(«one»)
Error en as.integer(«one») :
cannot coerce type ‘closure’ to vector of type ‘integer’
La función as.logical() puede usarse para convertir datos en valores lógicos (TRUE o FALSE).
> as.logical(«TRUE»)
[1] TRUE
> as.logical(«FALSE»)
[1] FALSE
> as.logical(«1»)
[1] TRUE
> as.logical(«0»)
[1] FALSE
> as.logical(«one»)
[1] TRUE
La función as.factor() puede usarse para convertir datos en valores de factor.
> as.factor(«TRUE»)
[1] TRUE
Levels: FALSE TRUE
> as.factor(«FALSE»)
[1] FALSE
Levels: FALSE TRUE
> as.factor(«1»)
[1] 1
Levels: 1
> as.factor(«0»)
[1] 0
Levels: 0
> as.factor(«one»)
[1] one
Levels: 0 one
Convertir una columna de datos con caracteres en un número entero en R
R es un lenguaje de programación y entorno de desarrollo integrado para análisis estadístico, visualización de datos y computación. R se distribuye bajo una licencia de código abierto, lo que significa que es posible utilizar y redistribuir el código fuente libremente.
R tiene una amplia variedad de funciones y bibliotecas que lo hacen muy útil para el análisis estadístico y la visualización de datos. R también es compatible con muchos otros lenguajes de programación, lo que lo hace ideal para el trabajo en equipo y el desarrollo de aplicaciones.
R es un lenguaje de programación dinámico, lo que significa que no se necesita declarar variables antes de usarlas. Esto hace que R sea fácil de aprender y de usar. R también es un lenguaje interpretado, lo que significa que no se necesita compilar el código fuente antes de ejecutarlo. Esto hace que R sea muy portable y fácil de instalar.
R tiene una gran comunidad online que puede ayudar con el uso y el desarrollo de R. R también tiene una amplia documentación que cubre todos los aspectos del lenguaje y el entorno de desarrollo.
La función as.numeric () se usa para convertir un objeto en un vector numérico. Si el objeto es un factor, as.numeric () lo convertirá en un vector numérico de niveles. Si el objeto es un carácter, as.numeric () lo convertirá en un vector numérico de niveles. Si el objeto es un número entero, as.numeric () lo convertirá en un vector numérico de niveles.
La función as.numeric () es útil cuando se trabaja con objetos que contienen valores numéricos, como datos de una base de datos o una matriz. También es útil cuando se trabaja con objetos que contienen valores no numéricos, como caracteres o nombres de objetos. as.numeric () puede convertir objetos en valores numéricos de varias maneras diferentes.
as.numeric ( factor (c ( «a» , «b» , «c» )))
[1] 1 2 3
La función as.numeric () es útil cuando se trabaja con objetos que contienen valores numéricos, como datos de una base de datos o una matriz. También es útil cuando se trabaja con objetos que contienen valores no numéricos, como caracteres o nombres de objetos. as.numeric () puede convertir objetos en valores numéricos de varias maneras diferentes.
La función as.numeric () se usa para convertir la columna del marco de datos en valores numéricos. Los valores que se pueden convertir en números son los valores de los caracteres y los enteros.
Ejemplo 1: Convertir la columna de caracteres en números
datos <- data.frame(x = c("1", "2", "3"), y = c("4", "5", "6")) datos$x <- as.numeric(datos$x) datos$y <- as.numeric(datos$y) datos x y 1 1 4 2 2 5 3 3 6 Ejemplo 2: Convertir la columna de enteros en números datos <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(4, 5, 6)) datos$x <- as.numeric(datos$x) datos$y <- as.numeric(datos$y) datos x y 1 1 4 2 2 5 3 3 6
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
