在read.csv中将整数列中的字符单元格转换为NA

Question

我有一个csv，我在导入时定义类。有些列是整数类。我遇到的问题是，如果某些用户在其中一列中写入“3”而不是“3”，则整个功能将停止工作。

我希望他做的是在导入时将任何文本转换为NA。我已经看到你可以使用na.strings = ...，但这适用于所有列，对吧？我只想从一列中排除字符，而不是从整个csv中排除。

是否有一个简单的解决方案，或者我是否必须手动检查每列中的这些值并将它们转换为NA？

编辑：其他信息： 这就是我的代码：

df <- read.csv(text=capture.output(write.csv(d.xxx,row.names=FALSE)), 
                  colClasses=d.yyy,
                  header = TRUE)

，其中

d.xxx is a data frame containing the values and
d.yyy is a list containing "integer","character",etc. in the correct order

EDIT2：这是我得到的错误：

Error in scan(file, what, nmax, sep, dec, quote, skip, nlines, na.strings,  : 
scan() expected 'a real', got '"2"'

Answer 1

只需将列导入为字符串，然后在data.frame中的列上运行as.numeric()。这将返回实际数字的数值向量和字符串元素的NA。