Question

R 3.1.0已经出局，其中一项新功能如下：

type.convert()（因此默认为read.table()）在表示数字输入时返回字符向量或因子，因为双精度会失去准确性。同样对于复杂的输入。

举个例子：

df <- read.table(text = "num1 num2
1.1 1.1234567890123456
2.2 2.2
3.3 3.3", header = TRUE)

sapply(df, class)
#      num1      num2 
# "numeric"  "factor"

对于以前的版本，read.table会返回两个数字列。

对于那些喜欢我的人来说，关注这种变化，可以采取哪些措施来保持旧的行为？

注意：我想要一个不对输入数据做出假设的通用解决方案，即不建议我在上面的例子中使用colClasses = "numeric"。感谢。

Answer 1

在3.1.1版中，News file：

中列出了此更改

type.convert()，read.table()和类似的read.*()函数会获得一个新的numerals参数，指定数字输入在转换为双精度时的转换精度如何。默认numerals = "allow.loss"允许精度损失，如3.1.0之前的R版本。

有关原始更改的大部分发布后讨论，包括通过其他警告恢复默认行为的决定，都可以找到in a thread on the developers' email list。

对于3.1.0版，必须修改代码以获取旧行为。切换到3.1.1是另一种策略。

3.1.0版本（来自同一News file）提及此更改说明

type.convert()（因此默认为read.table()）在表示数字输入时返回字符向量或因子，因为双精度会失去准确性。同样对于复杂的输入。

如果某个文件包含数字数据，其中包含无法代表的小数位数，而这些数字应被视为数字，请将colClasses中的read.table()指定为"numeric"。

注意：当修补程序的适用版本为3.1.0补丁时，会写出原始答案。现在3.1.1已经发布，答案已经更新。

Answer 2

尝试使用data.table的fread：

# create test data set "a.dat"
Lines <- "num1 num2\n1.1 1.1234567890123456\n2.2 2.2\n3.3 3.3\n"
cat(Lines, file = "a.dat")

#####

library(data.table)

DT <- fread("a.dat")
str(DT)
## Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  3 obs. of  2 variables:
## $ num1: num  1.1 2.2 3.3
## $ num2: num  1.12 2.2 3.3
## - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr> 

class(DT)
## [1] "data.table" "data.frame"

DF <- as.data.frame(DT) 
class(DF)
## [1] "data.frame"

稍后添加由于此答案已发布，因此R 3.1.0的最新修补版本已经发布，默认情况下会使用新的numerals参数恢复旧行为以指定它不同。请参阅type.convert和read.table

Answer 3

由于我没有代表对Brian Diggs的回应发表评论 - 为了将来的参考，新的论点现在称为“数字”（不是“精确”）。来自http://cran.r-project.org/bin/windows/base/NEWS.R-3.1.0patched.html：

type.convert（），read.table（）和类似的read。*（）函数获取一个新的数字参数，指定数字输入在转换为双精度时失去准确性的方式。默认数字=“allow.loss”允许精度损失，如3.1.0之前的R版本。

保留旧的（3.1.0之前的）type.convert行为

3 个答案: