从Arrests数据框拆分数值型与分类型变量为两个数据框

没问题！要把Arrests数据框拆分成仅含数值型变量和仅含分类型变量的两个数据框，咱们可以用R的类型判断工具轻松实现，具体步骤如下：

1. 提取数值型变量 #

用sapply()函数遍历数据框的每一列，判断是否为数值型，再用这个逻辑结果筛选列：

# 创建数值型子数据框
numeric_arrests <- Arrests[, sapply(Arrests, is.numeric)]

这个代码会自动把所有数值类型（比如整数、浮点数）的列提取出来，比如你的示例里的age和checks列就会被包含进来。

2. 提取分类型变量 #

分类型变量通常包括**因子（factor）和字符（character）**类型，咱们可以自定义一个判断函数来筛选这些列：

# 创建分类型子数据框
categorical_arrests <- Arrests[, sapply(Arrests, function(col) is.factor(col) || is.character(col))]

这样就能把示例里的released、colour、sex、employed、citizen这些列（如果是因子/字符型的话）都提取出来。如果你的year列是作为分类变量使用的，也可以先把它转成因子再加入：

# 若需要将year转为分类型
Arrests$year <- as.factor(Arrests$year)
# 再重新提取分类型数据框
categorical_arrests <- Arrests[, sapply(Arrests, function(col) is.factor(col) || is.character(col))]

验证结果 #

最后可以用str()函数查看两个子数据框的结构，确认拆分是否正确：

str(numeric_arrests)
str(categorical_arrests)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bustergun