This function splits the input data into two data.table objects: discrete and continuous. A feature is continuous if is.numeric returns TRUE.
split_columns(data, binary_as_factor = FALSE)
| data | input data |
|---|---|
| binary_as_factor | treat binary as categorical? Default is |
discrete all discrete features
continous all continuous features
num_discrete number of discrete features
num_continuous number of continuous features
num_all_missing number of features with no observations (all values are missing)
Features with all missing values will be dropped from the output data, but will be counted towards the column count.
The elements in the output list will have the same class as the input data.
output <- split_columns(iris) output$discrete#> Species #> 1 setosa #> 2 setosa #> 3 setosa #> 4 setosa #> 5 setosa #> 6 setosa #> 7 setosa #> 8 setosa #> 9 setosa #> 10 setosa #> 11 setosa #> 12 setosa #> 13 setosa #> 14 setosa #> 15 setosa #> 16 setosa #> 17 setosa #> 18 setosa #> 19 setosa #> 20 setosa #> 21 setosa #> 22 setosa #> 23 setosa #> 24 setosa #> 25 setosa #> 26 setosa #> 27 setosa #> 28 setosa #> 29 setosa #> 30 setosa #> 31 setosa #> 32 setosa #> 33 setosa #> 34 setosa #> 35 setosa #> 36 setosa #> 37 setosa #> 38 setosa #> 39 setosa #> 40 setosa #> 41 setosa #> 42 setosa #> 43 setosa #> 44 setosa #> 45 setosa #> 46 setosa #> 47 setosa #> 48 setosa #> 49 setosa #> 50 setosa #> 51 versicolor #> 52 versicolor #> 53 versicolor #> 54 versicolor #> 55 versicolor #> 56 versicolor #> 57 versicolor #> 58 versicolor #> 59 versicolor #> 60 versicolor #> 61 versicolor #> 62 versicolor #> 63 versicolor #> 64 versicolor #> 65 versicolor #> 66 versicolor #> 67 versicolor #> 68 versicolor #> 69 versicolor #> 70 versicolor #> 71 versicolor #> 72 versicolor #> 73 versicolor #> 74 versicolor #> 75 versicolor #> 76 versicolor #> 77 versicolor #> 78 versicolor #> 79 versicolor #> 80 versicolor #> 81 versicolor #> 82 versicolor #> 83 versicolor #> 84 versicolor #> 85 versicolor #> 86 versicolor #> 87 versicolor #> 88 versicolor #> 89 versicolor #> 90 versicolor #> 91 versicolor #> 92 versicolor #> 93 versicolor #> 94 versicolor #> 95 versicolor #> 96 versicolor #> 97 versicolor #> 98 versicolor #> 99 versicolor #> 100 versicolor #> 101 virginica #> 102 virginica #> 103 virginica #> 104 virginica #> 105 virginica #> 106 virginica #> 107 virginica #> 108 virginica #> 109 virginica #> 110 virginica #> 111 virginica #> 112 virginica #> 113 virginica #> 114 virginica #> 115 virginica #> 116 virginica #> 117 virginica #> 118 virginica #> 119 virginica #> 120 virginica #> 121 virginica #> 122 virginica #> 123 virginica #> 124 virginica #> 125 virginica #> 126 virginica #> 127 virginica #> 128 virginica #> 129 virginica #> 130 virginica #> 131 virginica #> 132 virginica #> 133 virginica #> 134 virginica #> 135 virginica #> 136 virginica #> 137 virginica #> 138 virginica #> 139 virginica #> 140 virginica #> 141 virginica #> 142 virginica #> 143 virginica #> 144 virginica #> 145 virginica #> 146 virginica #> 147 virginica #> 148 virginica #> 149 virginica #> 150 virginicaoutput$continuous#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width #> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 #> 2 4.9 3.0 1.4 0.2 #> 3 4.7 3.2 1.3 0.2 #> 4 4.6 3.1 1.5 0.2 #> 5 5.0 3.6 1.4 0.2 #> 6 5.4 3.9 1.7 0.4 #> 7 4.6 3.4 1.4 0.3 #> 8 5.0 3.4 1.5 0.2 #> 9 4.4 2.9 1.4 0.2 #> 10 4.9 3.1 1.5 0.1 #> 11 5.4 3.7 1.5 0.2 #> 12 4.8 3.4 1.6 0.2 #> 13 4.8 3.0 1.4 0.1 #> 14 4.3 3.0 1.1 0.1 #> 15 5.8 4.0 1.2 0.2 #> 16 5.7 4.4 1.5 0.4 #> 17 5.4 3.9 1.3 0.4 #> 18 5.1 3.5 1.4 0.3 #> 19 5.7 3.8 1.7 0.3 #> 20 5.1 3.8 1.5 0.3 #> 21 5.4 3.4 1.7 0.2 #> 22 5.1 3.7 1.5 0.4 #> 23 4.6 3.6 1.0 0.2 #> 24 5.1 3.3 1.7 0.5 #> 25 4.8 3.4 1.9 0.2 #> 26 5.0 3.0 1.6 0.2 #> 27 5.0 3.4 1.6 0.4 #> 28 5.2 3.5 1.5 0.2 #> 29 5.2 3.4 1.4 0.2 #> 30 4.7 3.2 1.6 0.2 #> 31 4.8 3.1 1.6 0.2 #> 32 5.4 3.4 1.5 0.4 #> 33 5.2 4.1 1.5 0.1 #> 34 5.5 4.2 1.4 0.2 #> 35 4.9 3.1 1.5 0.2 #> 36 5.0 3.2 1.2 0.2 #> 37 5.5 3.5 1.3 0.2 #> 38 4.9 3.6 1.4 0.1 #> 39 4.4 3.0 1.3 0.2 #> 40 5.1 3.4 1.5 0.2 #> 41 5.0 3.5 1.3 0.3 #> 42 4.5 2.3 1.3 0.3 #> 43 4.4 3.2 1.3 0.2 #> 44 5.0 3.5 1.6 0.6 #> 45 5.1 3.8 1.9 0.4 #> 46 4.8 3.0 1.4 0.3 #> 47 5.1 3.8 1.6 0.2 #> 48 4.6 3.2 1.4 0.2 #> 49 5.3 3.7 1.5 0.2 #> 50 5.0 3.3 1.4 0.2 #> 51 7.0 3.2 4.7 1.4 #> 52 6.4 3.2 4.5 1.5 #> 53 6.9 3.1 4.9 1.5 #> 54 5.5 2.3 4.0 1.3 #> 55 6.5 2.8 4.6 1.5 #> 56 5.7 2.8 4.5 1.3 #> 57 6.3 3.3 4.7 1.6 #> 58 4.9 2.4 3.3 1.0 #> 59 6.6 2.9 4.6 1.3 #> 60 5.2 2.7 3.9 1.4 #> 61 5.0 2.0 3.5 1.0 #> 62 5.9 3.0 4.2 1.5 #> 63 6.0 2.2 4.0 1.0 #> 64 6.1 2.9 4.7 1.4 #> 65 5.6 2.9 3.6 1.3 #> 66 6.7 3.1 4.4 1.4 #> 67 5.6 3.0 4.5 1.5 #> 68 5.8 2.7 4.1 1.0 #> 69 6.2 2.2 4.5 1.5 #> 70 5.6 2.5 3.9 1.1 #> 71 5.9 3.2 4.8 1.8 #> 72 6.1 2.8 4.0 1.3 #> 73 6.3 2.5 4.9 1.5 #> 74 6.1 2.8 4.7 1.2 #> 75 6.4 2.9 4.3 1.3 #> 76 6.6 3.0 4.4 1.4 #> 77 6.8 2.8 4.8 1.4 #> 78 6.7 3.0 5.0 1.7 #> 79 6.0 2.9 4.5 1.5 #> 80 5.7 2.6 3.5 1.0 #> 81 5.5 2.4 3.8 1.1 #> 82 5.5 2.4 3.7 1.0 #> 83 5.8 2.7 3.9 1.2 #> 84 6.0 2.7 5.1 1.6 #> 85 5.4 3.0 4.5 1.5 #> 86 6.0 3.4 4.5 1.6 #> 87 6.7 3.1 4.7 1.5 #> 88 6.3 2.3 4.4 1.3 #> 89 5.6 3.0 4.1 1.3 #> 90 5.5 2.5 4.0 1.3 #> 91 5.5 2.6 4.4 1.2 #> 92 6.1 3.0 4.6 1.4 #> 93 5.8 2.6 4.0 1.2 #> 94 5.0 2.3 3.3 1.0 #> 95 5.6 2.7 4.2 1.3 #> 96 5.7 3.0 4.2 1.2 #> 97 5.7 2.9 4.2 1.3 #> 98 6.2 2.9 4.3 1.3 #> 99 5.1 2.5 3.0 1.1 #> 100 5.7 2.8 4.1 1.3 #> 101 6.3 3.3 6.0 2.5 #> 102 5.8 2.7 5.1 1.9 #> 103 7.1 3.0 5.9 2.1 #> 104 6.3 2.9 5.6 1.8 #> 105 6.5 3.0 5.8 2.2 #> 106 7.6 3.0 6.6 2.1 #> 107 4.9 2.5 4.5 1.7 #> 108 7.3 2.9 6.3 1.8 #> 109 6.7 2.5 5.8 1.8 #> 110 7.2 3.6 6.1 2.5 #> 111 6.5 3.2 5.1 2.0 #> 112 6.4 2.7 5.3 1.9 #> 113 6.8 3.0 5.5 2.1 #> 114 5.7 2.5 5.0 2.0 #> 115 5.8 2.8 5.1 2.4 #> 116 6.4 3.2 5.3 2.3 #> 117 6.5 3.0 5.5 1.8 #> 118 7.7 3.8 6.7 2.2 #> 119 7.7 2.6 6.9 2.3 #> 120 6.0 2.2 5.0 1.5 #> 121 6.9 3.2 5.7 2.3 #> 122 5.6 2.8 4.9 2.0 #> 123 7.7 2.8 6.7 2.0 #> 124 6.3 2.7 4.9 1.8 #> 125 6.7 3.3 5.7 2.1 #> 126 7.2 3.2 6.0 1.8 #> 127 6.2 2.8 4.8 1.8 #> 128 6.1 3.0 4.9 1.8 #> 129 6.4 2.8 5.6 2.1 #> 130 7.2 3.0 5.8 1.6 #> 131 7.4 2.8 6.1 1.9 #> 132 7.9 3.8 6.4 2.0 #> 133 6.4 2.8 5.6 2.2 #> 134 6.3 2.8 5.1 1.5 #> 135 6.1 2.6 5.6 1.4 #> 136 7.7 3.0 6.1 2.3 #> 137 6.3 3.4 5.6 2.4 #> 138 6.4 3.1 5.5 1.8 #> 139 6.0 3.0 4.8 1.8 #> 140 6.9 3.1 5.4 2.1 #> 141 6.7 3.1 5.6 2.4 #> 142 6.9 3.1 5.1 2.3 #> 143 5.8 2.7 5.1 1.9 #> 144 6.8 3.2 5.9 2.3 #> 145 6.7 3.3 5.7 2.5 #> 146 6.7 3.0 5.2 2.3 #> 147 6.3 2.5 5.0 1.9 #> 148 6.5 3.0 5.2 2.0 #> 149 6.2 3.4 5.4 2.3 #> 150 5.9 3.0 5.1 1.8output$num_discrete#> [1] 1output$num_continuous#> [1] 4output$num_all_missing#> [1] 0