如何将非数值列转数值？基于data.table的PhD数据分析求助

核心解决方案 #

针对你的MC2_dummy和MC3_dummy列（字符型的"0"/"1"），使用data.table的原地修改语法直接转换：

# 单列逐一转换
dt[, MC2_dummy := as.integer(MC2_dummy)]
dt[, MC3_dummy := as.integer(MC3_dummy)]

# 批量转换（适合多dummy列场景）
dummy_cols <- grep("dummy", names(dt), value = TRUE)
dt[, (dummy_cols) := lapply(.SD, as.integer), .SDcols = dummy_cols]

转换后验证类型：

typeof(dt$MC2_dummy) # 输出应为"integer"
typeof(dt$MC3_dummy)

你之前尝试方法的错误原因 #

1. dt = as.numeric(unlist(datatable))：
   该操作把整个data.table拆解为向量，会将MC2/MC3这类非数值字符列强制转换，导致大量NA，同时彻底丢失data.table的结构，完全偏离需求。

2. cor(dt[sapply(dt$MC2_dummy, dt$PPU1, is.numeric)])：
   sapply的语法错误，第二个参数必须是函数，你传入了dt$PPU1（一个向量），因此触发报错。若要筛选数值列计算相关系数，正确写法应为：

   cor(dt[, sapply(dt, is.numeric), with = FALSE])
   

3. dt = as.numeric(datatable)：
   data.table本质是列表结构，无法直接整体转换为数值类型，因此报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Valério Souza Neto