r 将 tibble 中保存为 char 的数字转换为引入的双 NA答案

【问题标题】：r convert number saved as char in tibble to double NA introducedr 将 tibble 中保存为 char 的数字转换为引入的双 NA
【发布时间】：2021-04-17 09:29:56
【问题描述】：

我想将以下小标题中的相关列转换为数字（双精度）：

# A tibble: 6 x 6
  Date       Open      High       Low      Close   Shares
  <chr>      <chr>     <chr>     <chr>     <chr>   <chr> 
1 16.04.2021 53,64     54,12     53,64     54,12   50    
2 15.04.2021 53,19     53,19     53,19     53,19   -     
3 14.04.2021 53,29     53,29     53,29     53,29   -     
4 13.04.2021 52,86     52,86     52,86     52,86   -     
5 12.04.2021 53,17     53,17     53,17     53,17   -     
6 09.04.2021 53,18     53,18     53,18     53,18   -

但是，如果我将as.numeric 应用于相关列，则会引入NA。

在不生成NAs 的情况下，将相关列中的条目转换为double 的最有效方法是什么？

可重现的样本数据：

df <- tribble(
  ~Date,       ~Open,      ~High,       ~Low,      ~Close,   ~Shares,
 "16.04.2021",  "53,64",     "54,12",     "53,64",     "54,12",   50,    
 "15.04.2021",  "53,19",     "53,19",     "53,19",     "53,19",   NA,     
 "14.04.2021",  "53,29",     "53,29",     "53,29",     "53,29",   NA,     
 "13.04.2021",  "52,86",     "52,86",     "52,86",     "52,86",   NA,     
 "12.04.2021",  "53,17",     "53,17",     "53,17",     "53,17",   NA,     
 "09.04.2021",  "53,18",     "53,18",     "53,18",     "53,18",   NA 
)

【问题讨论】：

标签： r time-series tibble

【解决方案1】：

您可以用点替换逗号并转换为数字。使用lapply 将函数应用于多个列。

df[2:5] <- lapply(df[2:5], function(x) as.numeric(sub(',', '.', x)))

使用dplyr：

library(dplyr)
library(readr)

df %>%
  mutate(across(Open:Close, ~parse_number(., locale = locale(decimal_mark = ","))))

【讨论】：

我从来没有意识到locale 函数，我们可以用它来控制小数点，一次。非常感谢。

【解决方案2】：

您不能将它们转换为数值的原因是, 作为小数分隔符而不是.。所以你可以使用下面的代码：

library(dplyr)
library(stringr)

df %>%
  mutate(across(Open:Close, ~ str_replace(., ",", "\\.")),
         across(Open:Close, as.numeric))

# A tibble: 6 x 6
  Date        Open  High   Low Close Shares
  <chr>      <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
1 16.04.2021  53.6  54.1  53.6  54.1     50
2 15.04.2021  53.2  53.2  53.2  53.2     NA
3 14.04.2021  53.3  53.3  53.3  53.3     NA
4 13.04.2021  52.9  52.9  52.9  52.9     NA
5 12.04.2021  53.2  53.2  53.2  53.2     NA
6 09.04.2021  53.2  53.2  53.2  53.2     NA

【讨论】：

【解决方案3】：

先转义“.”在你的正则表达式中。

第二次用“.”替换逗号在您可以转换为数字之前

df  %>% 
  mutate(across(2:5, ~as.numeric(gsub(",", ".", gsub("\\.", "", .)))))

输出：

  Date        Open  High   Low Close Shares
  <chr>      <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> 
1 16.04.2021  53.6  54.1  53.6  54.1 50    
2 15.04.2021  53.2  53.2  53.2  53.2 -     
3 14.04.2021  53.3  53.3  53.3  53.3 -     
4 13.04.2021  52.9  52.9  52.9  52.9 -     
5 12.04.2021  53.2  53.2  53.2  53.2 -     
6 09.04.2021  53.2  53.2  53.2  53.2 -

【讨论】：

总是很开心。