对于data.frame，您可以使用以下命令将所有逻辑列转换为数值：

# The data
set.seed(144)
dat <- data.frame(V1=1:100,V2=rnorm(100)>0)
dat$V3 <- dat$V2 == 1
head(dat)
#   V1    V2    V3
# 1  1 FALSE FALSE
# 2  2  TRUE  TRUE
# 3  3 FALSE FALSE
# 4  4 FALSE FALSE
# 5  5 FALSE FALSE
# 6  6  TRUE  TRUE

# Convert all to numeric
cols <- sapply(dat, is.logical)
dat[,cols] <- lapply(dat[,cols], as.numeric)
head(dat)
#   V1 V2 V3
# 1  1  0  0
# 2  2  1  1
# 3  3  0  0
# 4  4  0  0
# 5  5  0  0
# 6  6  1  1

在data.table语法中：

# Data
set.seed(144)
DT = data.table(cbind(1:100,rnorm(100)>0))
DT[,V3 := V2 == 1]
DT[,V4 := FALSE]
head(DT)
#    V1 V2    V3    V4
# 1:  1  0 FALSE FALSE
# 2:  2  1  TRUE FALSE
# 3:  3  0 FALSE FALSE
# 4:  4  0 FALSE FALSE
# 5:  5  0 FALSE FALSE
# 6:  6  1  TRUE FALSE

# Converting
(to.replace <- names(which(sapply(DT, is.logical))))
# [1] "V3" "V4"
for (var in to.replace) DT[, (var):= as.numeric(get(var))]
head(DT)
#    V1 V2 V3 V4
# 1:  1  0  0  0
# 2:  2  1  1  0
# 3:  3  0  0  0
# 4:  4  0  0  0
# 5:  5  0  0  0
# 6:  6  1  1  0

最简单的方法做这个!
将矩阵乘以1
例如：

A <- matrix(c(TRUE,FALSE,TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,FALSE,TRUE),ncol=4)
A

#       [,1] [,2]  [,3]  [,4]
# [1,]  TRUE TRUE  TRUE FALSE
# [2,] FALSE TRUE FALSE  TRUE

B <- 1*A
B
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    1    1    1    0
# [2,]    0    1    0    1

(You也可以加零：x1月1x）

不如就一个：

dat <- data.frame(le = letters[1:10], lo = rep(c(TRUE, FALSE), 5))
dat
   le    lo
1   a  TRUE
2   b FALSE
3   c  TRUE
4   d FALSE
5   e  TRUE
6   f FALSE
7   g  TRUE
8   h FALSE
9   i  TRUE
10  j FALSE
dat$lo <- as.numeric(dat$lo)
dat
   le lo
1   a  1
2   b  0
3   c  1
4   d  0
5   e  1
6   f  0
7   g  1
8   h  0
9   i  1
10  j  0

或者另一种方法是使用dplyr，以便在数据导入R的情况下（没有人知道）保留前一列。

library(dplyr)
dat <- dat %>% mutate(lon = as.numeric(lo))
dat
Source: local data frame [10 x 3]

   le    lo lon
1   a  TRUE   1
2   b FALSE   0
3   c  TRUE   1
4   d FALSE   0
5   e  TRUE   1
6   f FALSE   0
7   g  TRUE   1
8   h FALSE   0
9   i  TRUE   1
10  j FALSE   0

编辑：循环

我不知道我的代码在这里执行，但它检查所有列，并更改为数字只有那些是逻辑.当然，如果你的TRUE和FALSE不是逻辑，但字符串（这可能是远程）我的代码将无法工作.

for(i in 1:ncol(dat)){

    if(is.logical(dat[, i]) == TRUE) dat[, i] <- as.numeric(dat[, i]) 

    }

如果有多列，可以使用set（使用@josilber的示例）

library(data.table)
Cols <-  which(sapply(dat, is.logical))
setDT(dat)

for(j in Cols){
 set(dat, i=NULL, j=j, value= as.numeric(dat[[j]]))
}

对于Ted Harding pointed out in the R-help mailing list，将逻辑对象转换为数值的一个简单方法是对它们执行算术运算，方便的方法是* 1和+ 0，它们将保持TRUE/FALSE == 1/0范例。
对于您的模拟数据（我对代码做了一些修改，以使用常规的R包并减少大小）：

df    <- data.frame(cbind(1:10, rnorm(10) > 0))
df$X3 <- df$X2 == 1
df$X4 <- df$X2 != 1

您得到的数据集混合了数值和布尔变量：

X1 X2    X3    X4
1   1  0 FALSE  TRUE
2   2  0 FALSE  TRUE
3   3  1  TRUE FALSE
4   4  1  TRUE FALSE
5   5  1  TRUE FALSE
6   6  0 FALSE  TRUE
7   7  0 FALSE  TRUE
8   8  1  TRUE FALSE
9   9  0 FALSE  TRUE
10 10  1  TRUE FALSE

现在让

df2 <- 1 * df

(If您的数据集包含字符或因子变量，您需要将此操作应用于df的子集，以过滤掉这些变量）
df2等于

X1 X2 X3 X4
1   1  0  0  1
2   2  0  0  1
3   3  1  1  0
4   4  1  1  0
5   5  1  1  0
6   6  0  0  1
7   7  0  0  1
8   8  1  1  0
9   9  0  0  1
10 10  1  1  0

这是100%的数字，str(df2)将向您显示。
现在您可以安全地将df2导出到其他程序。

单线解决方案
使用下面的代码，我们获取所有逻辑列，并将它们转换为数字。

library(magrittr)
dat %<>% mutate_if(is.logical,as.numeric)

与@saebod相同，但使用普通烟斗。

library(dplyr)  

dat <- dat %>% 
  mutate_if(is.logical, as.numeric)