从数字元素中删除不需要的 0 - R [重复]答案

【问题标题】：Remove Unwanted 0's from numeric element - R [duplicate]从数字元素中删除不需要的 0 - R [重复]
【发布时间】：2021-04-30 20:34:33
【问题描述】：

新R-Bie，

我正在尝试从我的数据框df 中清除 3 列数据。这些列由数值元素组成，其值范围为 0.19、687.00、49405、107.440、13764.000、1.740。出于本示例的目的，我将在下面创建df。目标是将这行代码实现到 dplyr 中的 mutate 函数中，以便从 data.frame 中清除一列数据。

例子：

 df <- c(1.560, 1.790, 3456.000, 1.0700, 0.16000, 1.347, 4.200)

我一直在尝试删除元素末尾的 0，使它们看起来都像这样

df <- c(1.56, 1.79, 3456, 1.07, 0.16, 1.347, 4.20)

我可以通过运行下面的代码行来部分实现我想要的结果：

signif(df[1], 5) 
signif(df[2], 5) 
signif(df[3], 5) 
signif(df[4], 5) 
signif(df[5], 5)
signif(df[6], 5) 
signif(df[7], 5)

使用 df[7] 元素 4.200 返回 4.2

虽然我必须一个一个地做这个，否则如果我这样做：signif(df[1:6], 5)，我得到这个向量返回1.560 1.790 3456.000 1.070 0.160 1.347 4.200

我还尝试使用正则表达式来提取对象末尾的 0 模式，但我使用的任何量词或表达式似乎都会删除所有尾随零。我正在考虑删除最后一个数字（如果它是 0），保留 1.347 之类的数字，但要清理列的其余部分，然后删除 ".00" 的完全匹配，以获得一个完整的整数，留下 @987654333 @ 和“4.20”。当使用"(\\.000)$" 匹配并从中删除 0（例如 4128.000, 13764.000）时，其他元素也会删除它们的 0（例如 4.2、0.9），而不是留下 4.200 和 0.900，其中我想提取4.20 和0.90。使用 "(0)$" 也不起作用，我已经尝试了多种正则表达式变体来实现这一点......任何 ehlp 将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r significant-digits

【解决方案1】：

确实，使用该模式的sub 或gsub 会消失尾随“000”，但不是因为该模式匹配任何字符。相反，这完全是因为初始转换为“字符”类：

>  df <- c(1.560, 1.790, 3456.000, 1.0700, 0.16000, 1.347, 4.200)
> 
> sub("\\.000","",df)
[1] "1.56"  "1.79"  "3456"  "1.07"  "0.16"  "1.347" "4.2"  
> as.character(df)  #no `sub(` at all
[1] "1.56"  "1.79"  "3456"  "1.07"  "0.16"  "1.347" "4.2"

如果你想要小数点右边的 2 位数字，你可以这样做：

format(as.vector(df), digits=2)
[1] "   1.56" "   1.79" "3456.00" "   1.07" "   0.16" "   1.35" "   4.20"

要去掉引号，请使用print（尽管它们仍然是字符值，因此您不能对该结果使用算术运算符。：

print(format(as.vector(df), digits=2) , quote=FALSE)
[1]    1.56    1.79 3456.00    1.07    0.16    1.35    4.20

【讨论】：