函数仅评估 R 数据表的第一行答案

【问题标题】：Function only evaluates first row of R data table函数仅评估 R 数据表的第一行
【发布时间】：2021-07-23 06:59:20
【问题描述】：

我有一个简单的数据表apple，其中有许多缩短为 40.08B、40.08M、400.08K 等的数字实例。我需要删除这些字母并用适当数量的零替换它们（即 400.08K变成400080），所以我写了以下代码：

apple2 <- dplyr::case_when(
  stringr::str_detect(apple[,-1], 'B') ~ readr::parse_number(as.character(apple[,-1]), na = c("", "NA")) * 1e9,
  stringr::str_detect(apple[,-1], 'M') ~ readr::parse_number(as.character(apple[,-1]), na = c("", "NA")) * 1e6,
  stringr::str_detect(apple[,-1], 'K') ~ readr::parse_number(as.character(apple[,-1]), na = c("", "NA")) * 1e3,
  TRUE ~ parse_number(as.character(apple[,-1]), na = c("", "NA"), trim_ws = TRUE) 
)

代码在查找字符串并将其转换为适当的数字时按预期工作，但它仅在数据表的第一行上运行。此外，它还删除了标题。错误信息如下：

argument is not an atomic vector; coercingargument is not an atomic vector; coercingargument is not an atomic vector; coercing[1]

我已经尝试解决了几个小时但无济于事 - 我在这里做错了什么？谢谢！

【问题讨论】：

如果您包含一个简单的reproducible example，其中包含可用于测试和验证可能解决方案的示例输入和所需输出，则更容易为您提供帮助。

标签： r function dplyr datatable

【解决方案1】：

我们可以使用str_replace_all 而不是多个str_detect。将列中的'B'、'M'、'K'子字符串匹配并替换为str_replace_all中的命名向量，然后separate列，并根据分离的列进行乘法

library(stringr)
library(dplyr)
library(tidyr)
apple %>%
   mutate(col1 = str_replace_all(col1, setNames(c(' 1e9', ' 1e6', ' 1e3'), 
            c('B', 'M', 'K')))) %>%
   separate(col1, into = c('col1', 'col2'), convert = TRUE) %>%
   transmute(col1 = col1 * col2)

-输出

#   col1
#1 4.0e+10
#2 2.0e+08
#3 2.0e+06
#4 4.0e+05
#5 3.6e+10

数据

apple <- structure(list(col1 = c("40B", "200M", "2M", "400K", "36B")),
 class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-5L))

【讨论】：

感谢您的帮助！这似乎也很有效

【解决方案2】：

您使用 case_when 的方式有点不合常规：


## some data:

d <- cbind.data.frame(
    id = LETTERS,
    matrix(
        paste0(
            ceiling(runif(26*5, max=999)),
            sample( c("","B","K","M"), size=26*5, replace=T )
        ), nrow=26
    )
)

library(stringr)
library(readr)

d %>% mutate( across( -1,
                     ~ case_when(
                         str_detect(., 'B') ~ parse_number(as.character(.), na = c("", "NA")) * 1e9,
                         str_detect(., 'M') ~ parse_number(as.character(.), na = c("", "NA")) * 1e6,
                         str_detect(., 'K') ~ parse_number(as.character(.), na = c("", "NA")) * 1e3,
                         TRUE ~ parse_number(as.character(.), na = c("", "NA"), trim_ws = TRUE)
                     )
                     ))

输入数据：


   id    1    2    3    4    5
1   A  834  27B  250 881B  988
2   B 313M 506B  309  413 141K
3   C  197   77  824 161B  43K
4   D 845K 172K 745B 922M 145M
5   E 168M 959M 990B 250K  893
6   F  430 687K 368M  10M 824M
7   G 940B 403B 655M  818 777K
8   H  281 833K  86B 849B  16K
9   I 485B 508B 349M 643M 926M
10  J 235B  10B 206M 505K 347M
11  K 897B 727M 405K 987B 674M
12  L 588B  40M 860M   58 934B
13  M 727K  375 188M 728K 201B
14  N 280K 442M  43K  400  445
15  O 988B 388M 530B 702M 240B
16  P 177M  782 410K 254K 758K
17  Q 706K  262 520B 104K   34
18  R 390B  99K 677K  965 635M
19  S  819 115M 920M 580M 295K
20  T 573M 901K  360   7K  88B
21  U 333B 593M 504B  992 241B
22  V  674 192M 841B 644B  659
23  W 524M 581M 692M   41  133
24  X 626K 686M 712K 756M 136B
25  Y  295  468 932M 486B  35K
26  Z 526K 798K 229K 958B 700B

输出：


   id        1        2        3        4        5
1   A 8.34e+02 2.70e+10 2.50e+02 8.81e+11 9.88e+02
2   B 3.13e+08 5.06e+11 3.09e+02 4.13e+02 1.41e+05
3   C 1.97e+02 7.70e+01 8.24e+02 1.61e+11 4.30e+04
4   D 8.45e+05 1.72e+05 7.45e+11 9.22e+08 1.45e+08
5   E 1.68e+08 9.59e+08 9.90e+11 2.50e+05 8.93e+02
6   F 4.30e+02 6.87e+05 3.68e+08 1.00e+07 8.24e+08
7   G 9.40e+11 4.03e+11 6.55e+08 8.18e+02 7.77e+05
8   H 2.81e+02 8.33e+05 8.60e+10 8.49e+11 1.60e+04
9   I 4.85e+11 5.08e+11 3.49e+08 6.43e+08 9.26e+08
10  J 2.35e+11 1.00e+10 2.06e+08 5.05e+05 3.47e+08
11  K 8.97e+11 7.27e+08 4.05e+05 9.87e+11 6.74e+08
12  L 5.88e+11 4.00e+07 8.60e+08 5.80e+01 9.34e+11
13  M 7.27e+05 3.75e+02 1.88e+08 7.28e+05 2.01e+11
14  N 2.80e+05 4.42e+08 4.30e+04 4.00e+02 4.45e+02
15  O 9.88e+11 3.88e+08 5.30e+11 7.02e+08 2.40e+11
16  P 1.77e+08 7.82e+02 4.10e+05 2.54e+05 7.58e+05
17  Q 7.06e+05 2.62e+02 5.20e+11 1.04e+05 3.40e+01
18  R 3.90e+11 9.90e+04 6.77e+05 9.65e+02 6.35e+08
19  S 8.19e+02 1.15e+08 9.20e+08 5.80e+08 2.95e+05
20  T 5.73e+08 9.01e+05 3.60e+02 7.00e+03 8.80e+10
21  U 3.33e+11 5.93e+08 5.04e+11 9.92e+02 2.41e+11
22  V 6.74e+02 1.92e+08 8.41e+11 6.44e+11 6.59e+02
23  W 5.24e+08 5.81e+08 6.92e+08 4.10e+01 1.33e+02
24  X 6.26e+05 6.86e+08 7.12e+05 7.56e+08 1.36e+11
25  Y 2.95e+02 4.68e+02 9.32e+08 4.86e+11 3.50e+04
26  Z 5.26e+05 7.98e+05 2.29e+05 9.58e+11 7.00e+11

另请参阅将人类可读字节数转换为数字的其他方法，例如this 或this

【讨论】：

这解决了问题，非常感谢您的帮助！对其进行变异就可以了