当某些数字包含逗号作为千分离器时，如何读取数据？
https://stackoverflow.com/questions/1523126
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我有一个CSV文件，其中某些数值表示为带有逗号的字符串，例如千分离器，例如 "1,513" 代替 1513. 。将数据读取为R的最简单方法是什么？
我可以用 read.csv(..., colClasses="character"), ，但是后来我必须从相关元素中剥离逗号，然后再将这些列转换为数字，而我找不到一种整洁的方法来做到这一点。
解决方案 3
我想使用R而不是预处理数据，因为它在修订数据时会变得更容易。遵循Shane的建议 gsub, ，我认为这就像我能做的那样整洁：
x <- read.csv("file.csv",header=TRUE,colClasses="character")
col2cvt <- 15:41
x[,col2cvt] <- lapply(x[,col2cvt],function(x){as.numeric(gsub(",", "", x))})
其他提示
不确定如何拥有 read.csv 正确解释它，但是您可以使用 gsub 取代 "," 和 "", ，然后将字符串转换为 numeric 使用 as.numeric:
y <- c("1,200","20,000","100","12,111")
as.numeric(gsub(",", "", y))
# [1] 1200 20000 100 12111
这是 也以前在R-Help上回答 （在 Q2在这里).
另外，您可以预处理文件，例如 sed 在Unix中。
您可以读取或读取。首先创建一个新的类定义，然后创建一个转换函数，并使用SETAS函数这样的“ AS”方法将其设置为“ AS”方法：
setClass("num.with.commas")
setAs("character", "num.with.commas",
function(from) as.numeric(gsub(",", "", from) ) )
然后运行read.csv喜欢：
DF <- read.csv('your.file.here',
colClasses=c('num.with.commas','factor','character','numeric','num.with.commas'))
这个问题已经有几年了，但是我偶然发现了这个问题，这意味着也许其他人会。
这 readr Library / Package具有一些不错的功能。其中之一是解释“混乱”列的好方法。
library(readr)
read_csv("numbers\n800\n\"1,800\"\n\"3500\"\n6.5",
col_types = list(col_numeric())
)
这产生了
资料来源：本地数据框[4 x 1
numbers
(dbl)
1 800.0
2 1800.0
3 3500.0
4 6.5
阅读文件时的一个重要点：您要么必须进行预处理，例如上面的评论 sed, ，或者您必须处理 在读的时候. 。通常，如果您在事实之后尝试修复问题，则很难找到一些危险的假设。 （这就是为什么Flat Files首先如此邪恶的原因。）
例如，如果我没有标记 col_types, ，我会得到这个：
> read_csv("numbers\n800\n\"1,800\"\n\"3500\"\n6.5")
Source: local data frame [4 x 1]
numbers
(chr)
1 800
2 1,800
3 3500
4 6.5
（请注意，现在是 chr (character） 代替 numeric.)
或者，更危险的是，如果它足够长，并且大多数早期元素不包含逗号：
> set.seed(1)
> tmp <- as.character(sample(c(1:10), 100, replace=TRUE))
> tmp <- c(tmp, "1,003")
> tmp <- paste(tmp, collapse="\"\n\"")
（使最后几个元素看起来像:)
\"5\"\n\"9\"\n\"7\"\n\"1,003"
然后，您会发现阅读该逗号的麻烦！
> tail(read_csv(tmp))
Source: local data frame [6 x 1]
3"
(dbl)
1 8.000
2 5.000
3 5.000
4 9.000
5 7.000
6 1.003
Warning message:
1 problems parsing literal data. See problems(...) for more details.
一个 dplyr 解决方案 mutate_all 和管道
说您有以下内容：
> dft
Source: local data frame [11 x 5]
Bureau.Name Account.Code X2014 X2015 X2016
1 Senate 110 158,000 211,000 186,000
2 Senate 115 0 0 0
3 Senate 123 15,000 71,000 21,000
4 Senate 126 6,000 14,000 8,000
5 Senate 127 110,000 234,000 134,000
6 Senate 128 120,000 159,000 134,000
7 Senate 129 0 0 0
8 Senate 130 368,000 465,000 441,000
9 Senate 132 0 0 0
10 Senate 140 0 0 0
11 Senate 140 0 0 0
并希望删除一年变量X2014-X2016的逗号，并将其转换为数字。另外，假设X2014-X2016被读入为因素（默认）
dft %>%
mutate_all(funs(as.character(.)), X2014:X2016) %>%
mutate_all(funs(gsub(",", "", .)), X2014:X2016) %>%
mutate_all(funs(as.numeric(.)), X2014:X2016)
mutate_all 在内部应用功能 funs 到指定的列
我依次执行一次，一次一个函数（如果您在内部使用多个功能 funs 然后，您可以创建其他不必要的列）
R中的“预处理”：
lines <- "www, rrr, 1,234, ttt \n rrr,zzz, 1,234,567,987, rrr"
可以使用 readLines 在 textConnection. 。然后仅删除数字之间的逗号：
gsub("([0-9]+)\\,([0-9])", "\\1\\2", lines)
## [1] "www, rrr, 1234, ttt \n rrr,zzz, 1234567987, rrr"
知道但与这个问题无直接相关的ALS是有用的，即可以通过read.csv2（自动化）或read.table（带有“ DEC'-Parameter的设置）来处理逗号作为小数分离器。
编辑：后来，我通过设计新课程发现了如何使用Colclasses。看：
如果数字被“”分开。和小数为“”（1.200.000,00） gsub 你必须 set fixed=TRUE as.numeric(gsub(".","",y,fixed=TRUE))
我认为预处理是必经之路。您可以使用 记事本++ 具有正则表达式替换选项。
例如，如果您的文件是这样的：
"1,234","123","1,234"
"234","123","1,234"
123,456,789
然后，您可以使用正则表达式 "([0-9]+),([0-9]+)" 并用 \1\2
1234,"123",1234
"234","123",1234
123,456,789
那你可以使用 x <- read.csv(file="x.csv",header=FALSE) 读取文件。
一种非常方便的方法是 readr::read_delim-家庭。从这里举一个例子： 将CSV与多个分离器导入r 您可以按照以下方式进行操作：
txt <- 'OBJECTID,District_N,ZONE_CODE,COUNT,AREA,SUM
1,Bagamoyo,1,"136,227","8,514,187,500.000000000000000","352,678.813105723350000"
2,Bariadi,2,"88,350","5,521,875,000.000000000000000","526,307.288878142830000"
3,Chunya,3,"483,059","30,191,187,500.000000000000000","352,444.699742995200000"'
require(readr)
read_csv(txt) # = read_delim(txt, delim = ",")
这导致了预期的结果：
# A tibble: 3 × 6
OBJECTID District_N ZONE_CODE COUNT AREA SUM
<int> <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 Bagamoyo 1 136227 8514187500 352678.8
2 2 Bariadi 2 88350 5521875000 526307.3
3 3 Chunya 3 483059 30191187500 352444.7
使用read_delim函数，这是 readr 库，您可以指定其他参数：
locale = locale(decimal_mark = ",")
read_delim("filetoread.csv", ';", locale = locale(decimal_mark = ","))
*Semicolon在第二行意味着READ_DELIM将读取CSV分离值。
这将有助于读取以逗号作为适当数字的所有数字。
问候
Mateusz Kania
我们也可以使用 readr::parse_number, ，列必须是字符。如果我们想将其应用于多列，我们可以使用 lapply
df[2:3] <- lapply(df[2:3], readr::parse_number)
df
# a b c
#1 a 12234 12
#2 b 123 1234123
#3 c 1234 1234
#4 d 13456234 15342
#5 e 12312 12334512
或使用 mutate_at 从 dplyr 将其应用于特定变量。
library(dplyr)
df %>% mutate_at(2:3, readr::parse_number)
#Or
df %>% mutate_at(vars(b:c), readr::parse_number)
数据
df <- data.frame(a = letters[1:5],
b = c("12,234", "123", "1,234", "13,456,234", "123,12"),
c = c("12", "1,234,123","1234", "15,342", "123,345,12"),
stringsAsFactors = FALSE)
