Question

我有一系列CSV文件，其中数字使用逗号而非小数点格式化为欧洲风格，即0,5而不是0.5。

在导入到R之前，有太多这些文件要编辑它们。我希望read.csv()函数有一个简单的参数，或者一个方法应用于提取的数据集以便R处理数据为数字而不是字符串。

Answer 1

当您检查?read.table时，您可能会找到所需的所有答案。

（大陆）欧洲csv文件存在两个问题：

csv中的c代表什么？对于标准csv，这是,，对于欧洲csv，这是;
sep是read.table
小数点的字符是什么？对于标准csv，这是.，对于欧洲csv，这是,
dec是read.table

要阅读标准csv使用read.csv，请阅读欧洲csv使用read.csv2。这两个函数只是设置适当参数的read.table的包装器。

如果您的文件不遵循这些标准中的任何一个，请手动设置参数。

Answer 2

来自?read.table：

dec     the character used in the file for decimal points.

是的，您也可以将其用于read.csv。（对我来说：没有傻，你做不到！）

或者，您也可以使用

read.csv2

假设一个“，”小数分隔符和一个“;”用于列分隔符。

Answer 3

read.csv(... , sep=";")

假设此导入的字段名为“amount”，如果您的数字以字符形式读入，则可以通过这种方式修复类型：

d$amount <- sub(",",".",d$amount)
d$amount <- as.numeric(d$amount)

从excel或excel csv导入时，我经常遇到这种情况以及其他一些小麻烦。由于似乎没有一致的方法来确保在导入R时获得预期，因此事后修复似乎是最好的方法。我的意思是，看看你导入的东西 - 确保它是你所期望的，如果不是，那就修好它。

Answer 4

如果您指明缺失值的表示方式（na.strings = ...），也可以解决问题。例如，V1和V2在这里具有相同的格式（在csv文件中以“，”分隔的小数），但由于在V1中存在NA，因此它被解释为因子：

dat <- read.csv2("...csv", header=TRUE)
head(dat)

> ID x    time    V1    V2
> 1  1   0:01:00 0,237 0.621
> 2  1   0:02:00 0,242 0.675
> 3  1   0:03:00 0,232 0.398


dat <- read.csv2("...csv", header=TRUE, na.strings="---")
head(dat)

> ID x    time    V1    V2
> 1  1   0:01:00 0.237 0.621
> 2  1   0:02:00 0.242 0.675
> 3  1   0:03:00 0.232 0.398

Answer 5

也许

as.is=T

这也可以防止将字符列转换为因子

Answer 6

可以使用如下：

mydata＆lt; - read.table（fileIn，dec =＆＃34;，＆＃34;）

输入文件（fileIn）：

D：\ TEST＆gt; more input2.txt

06-05-2014 09:19:38 3,182534 0

06-05-2014 09:19:51 4,2311 0

Answer 7

只是为了补充布兰登的上述答案，这对我来说效果很好（我没有足够的代表发表评论）：

如果您正在使用

    d$amount <- sub(",",".",d$amount)
    d$amount <- as.numeric(d$amount)

不要忘记您可能需要sub("[.]", "", d$amount, perl=T)来绕过.字符。

如何用逗号作为小数分隔符读取数字？

7 个答案: