在R

Question

我使用的数字数据的一些.csv文件包含错误，每个错误都标记为随机字符串，例如在读入后，数据框可能如下所示：

set.seed(123)
rand.str <-  paste0(letters[sample(10)], collapse="")
wrong.output <- data.frame(a=1:5, b=c(4:5, rand.str, 7:8), stringsAsFactors=FALSE)

在这种情况下，正确的输出是：

proper.output <- data.frame(a=1:5, b=c(4:5, NA, 7:8))

使用read.csv阅读后，每列至少有一个字符值被视为character列。

我可以在读入文件时将错误（随机字符串）标记为NA吗？如果没有，用NA来对它们进行子集化的最方便，最合适或最快的方法是什么？

na.strings中有read.csv个参数，但只有在更简单的情况下才能使用它，如：na.strings=c("-", "unavailable")

（看不到任何重复，所以我猜有简单的解决方法）

colClasses建议不起作用

read.csv("test.txt", sep=",", colClasses = c("numeric", "numeric"))

  

扫描错误（file = file，what = what，sep = sep，quote = quote，dec = dec，：     scan（）期待＆＃39;真正的＆＃39;，得到＆＃39; chdgfajibe＆＃39;   另外：警告信息：   在read.table（file = file，header = header，sep = sep，quote = quote，：     readTableHeader在＆＃39; test.txt＆＃39;

上找到的不完整的最后一行

Answer 1

我从7年前的csv阅读的不同解决方案中改编了这个解决方案。我认为这是一个更清洁的解决方案。它可以提供您想要的输出。

setClass("Alpha")
# replacing words with empty characters
setAs("character", "Alpha", 
      function(from) as.numeric(gsub('[[:alpha:]]+', '', from) ) )
read.csv('data.csv', colClasses = c('numeric','Alpha'))

输出

  a  b
1 1  4
2 2  5
3 3 NA
4 4  7
5 5  8

来源：How to read data when some numbers contain commas as thousand separator?

Answer 2

解决方案是：

String isFormAlreadySubmitted = driver.findElement(By.xpath("//div[@class='alert alert-error' or @class='alert alert-success']")).getText()