Excel csv数据文件（称为ff）有54列＆amp; 0和0之间的788行标准化数据。 1，看起来像这样：0.39 0.16 0.27 0.60 ......
> str(ff)
'data.frame': 788 obs. of 54 variables:
$ V1 : Factor w/ 66 levels " - "," 0.05 ",..: 25 36 33 44 36 37 39 20
> dd <- as.numeric(as.character(ff))
Warning message:
NAs introduced by coercion
> dd <- gsub(".","",ff)
> de <- as.numeric(as.character(dd))
> str(de)
num [1:54] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
我不知所措。我看到很多人（也许像我这样的初学者）发布了类似的问题，请接受我再次提出此事的道歉。我提前感谢你的建议。
答案 0 :(得分：0)
我认为您遇到的一个问题是您在整个数据框上运行as.numeric(as.character(.))调用，而不是特定列。结果是一个向量，其长度等于数据框中的列数（请注意，您的输出是长度为54的向量，而不是像您一样希望来自原始数据框的列的788 ）。这就是原因：
将数据框转换为字符时，会得到一个向量：
df <- data.frame( V1 = c(1,2,3), V2 = c(4,5,6) )
as.character( df )
[1] "c(1, 2, 3)" "c(4, 5, 6)"
请注意，每个向量元素不是字符向量（即：c("1","2","3")），但实际上是表示该列的向量，转换为字符串（即："c(1, 2, 3)"）。因此，当您将as.numeric应用于该向量时，您将获得向量（不是数据帧），并且因为每个元素都无法转换为数字（甚至是数字向量） ，你得到NA的回复：
as.numeric( as.character( df ) )
[1] NA NA
您更有可能寻找的是单个列的转换，而不是整个数据框的转换。尝试：
ff$V1 <- as.numeric( as.character( ff$V1 ) )
这样您就可以将矢量转换为矢量，这样可以为您提供后续的结果。您可以使用lapply在每列上执行此操作，例如：
df <- lapply( df, function(x) as.numeric( as.character( x ) ) )
df <- as.data.frame( df )
（或者更好的是，根据@ s.brunel的评论阅读文件时设置colClasses，这样您就不必担心这种转换了<） / p>
另请注意@ akrun的评论。在转换向量时，您应该期望一个警告，其中某些值无法转换为您想要的类。在您的情况下，您已经获得了一些" - "值，这些值无法转换为数字，因此您将获得NA代替这些值。