如何在R语言中可靠判断变量为浮点型还是整型？

我需要区分变量的存储类型（而非数值是否为整数）：比如5是整型存储，5.0是浮点型存储，两者数值相同但需要执行不同操作——整型特征用整数步长增减，浮点型特征（包括无小数部分的5.0）用小数步长增减。

现有方法的局限 #

1. is.integer(x)仅判断变量的存储类型是否为整型，但帮助文档推荐的is.wholenumber函数是判断数值是否为整数，而非存储类型：

   is.wholenumber <- function(x, tol = .Machine$double.eps^0.5)  abs(x - round(x)) < tol
   is.wholenumber(5.0) # 返回TRUE，但它实际是浮点型存储
   

2. 尝试用sprintf()转字符串检查小数点的方法不可行，格式符会抹平存储类型差异：

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

可靠的解决方案 #

直接检查变量的底层存储类型，使用typeof()或storage.mode()函数：

• typeof(x)返回变量的底层存储类型，整型为"integer"，浮点型（双精度）为"double"
• storage.mode(x)作用类似，返回结果一致

示例代码：

# 显式定义整型变量（R中需加L后缀，避免自动转为浮点型）
int_var <- 5L
typeof(int_var) # "integer"
storage.mode(int_var) # "integer"

# 浮点型变量（包括无小数部分的情况）
double_var <- 5.0
typeof(double_var) # "double"
storage.mode(double_var) # "double"

# 封装成判断函数
is.strict_integer <- function(x) {
  typeof(x) == "integer"
}

is.strict_double <- function(x) {
  typeof(x) == "double"
}

# 测试
is.strict_integer(5L) # TRUE
is.strict_integer(5.0) # FALSE
is.strict_double(5.0) # TRUE
is.strict_double(5L) # FALSE

针对数据表列的批量处理 #

对于大型异构数据表（比如包含整型、浮点型列的糖尿病数据集），可批量检查每列的存储类型来决定步长：

# 假设df是目标数据表
step_size <- sapply(df, function(col) {
  if (is.strict_integer(col)) {
    1L # 整数步长
  } else if (is.strict_double(col)) {
    0.2 # 小数步长
  } else {
    # 非数值类型的处理逻辑
    NULL
  }
})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gabriel Saul