我正在尝试读取第一列中包含条形码的 CSV 文件，但是当 R 将其放入 data.frame 时，它会将 1665535004661 转换为 1.67E+12。
有没有办法以整数格式保存这个数字？我尝试分配一个"double" 的类，但这不起作用，也没有分配一个"character" 的类。一旦它采用1.67E+12 格式，任何将其转换回整数的尝试都会返回167000000000。
【问题讨论】：
标签： r csv import precision numeric
我倾向于在每个脚本的开头使用options(scipen = 9999999999)。将数字输出到大量小数位而不是科学格式。您可以将“9”的数量更改为要显示的小数位数。有一种方法可以在全局选项中设置它，但我不是 100% 确定如何。
【讨论】：
你可以在做的时候使用数字参数
read.csv。比如：
read.csv(x, sep = ";", numerals = c("no.loss")) Where x is your data.
这会保留长整数的值，并且在您导入数据时不会弄乱它们的表示。
【讨论】：
接上你在cmets中说的，你可以通过在read.table()中指定colClasses直接将文本导入为字符。例如：
num <- "1665535004661"
dat.char <- read.table(text = num, colClasses="character")
str(dat.char)
#------
'data.frame': 1 obs. of 1 variable:
$ V1: chr "1665535004661"
dat.char
#------
V1
1 1665535004661
或者（以及用于其他用途），您可以在options() 下指定digits 变量。默认值为 7 位，可接受的范围为 1-22。需要明确的是，设置此选项不会更改或更改基础数据，它仅控制打印时它在屏幕上的显示方式。来自?options 的帮助页面：
controls the number of digits to print when printing numeric values. It is a suggestion only.
Valid values are 1...22 with default 7. See the note in print.default about values greater than
15.
举例说明：
options(digits = 7)
dat<- read.table(text = num)
dat
#------
V1
1 1.665535e+12
options(digits = 22)
dat
#------
V1
1 1665535004661
为了完全充实这一点并考虑到不宜设置全局设置的情况，您可以将数字直接指定为print(foo, digits = bar) 的参数。您可以在?print.default 下阅读更多相关信息。这就是约翰在他的回答中所描述的，因此应该归功于他阐明了这种细微差别。
【讨论】：
它不是“1.67E+12 格式”，它只是不会完全使用默认值打印。 R 读得很好，整数就在那里。
x <- 1665535004661
> x
[1] 1.665535e+12
> print(x, digits = 16)
[1] 1665535004661
看，数字一直都在那里。除非您有大量的数字，否则它们不会丢失。对您输入的内容进行排序将正常工作，您只需使用数字选项显式调用 print() 即可查看您的 data.frame，而不是通过键入名称来隐式显示。
【讨论】：
options() 方法。作为参考，人们应该阅读并注意 ?print.default 中的警告，因为 >= 16 位的实现开始成为特定于平台的问题，因为 sprintf() 的实现开始根据底层 C 代码而有所不同。
由于您没有对该值执行算术运算，因此字符是合适的。您可以使用 colClasses 参数为每一列设置不同的类，这可能比使用所有字符更好。
数据.csv：
a,b,c
1001002003003004,2,3
读取字符，然后读取整数：
x <- read.csv('test.csv',colClasses=c('character','integer','integer'))
x
a b c
1 1001002003003004 2 3
mode(x$a)
[1] "character"
mode(x$b)
[1] "numeric"
【讨论】：
从 ?is.integer 页面：
"请注意，R 的当前实现使用 32 位整数作为整数向量，因此可表示整数的范围被限制在大约 +/-2*10^9？
1665535004661L > 2*10^9 [1] 是的
你想要打包 Rmpfr。
library(Rmpfr)
x <- mpfr(15, precBits= 1024)
【讨论】：
尝试使用 colClasses="character"
read.csv("file.csv", colClasses = "character")
http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/utils/html/read.table.html
看看这个链接。
【讨论】：
看看int64 包：Bringing 64-bit data to R。
【讨论】：