如果您有要解析的字符向量,请使用parse_*()
。将 col_*()
与 read_*()
函数结合使用来解析读入的值。
用法
parse_logical(x, na = c("", "NA"), locale = default_locale(), trim_ws = TRUE)
parse_integer(x, na = c("", "NA"), locale = default_locale(), trim_ws = TRUE)
parse_double(x, na = c("", "NA"), locale = default_locale(), trim_ws = TRUE)
parse_character(x, na = c("", "NA"), locale = default_locale(), trim_ws = TRUE)
col_logical()
col_integer()
col_double()
col_character()
参数
- x
-
要解析的值的字符向量。
- na
-
要解释为缺失值的字符串的字符向量。将此选项设置为
character()
以指示没有缺失值。 - locale
-
区域设置控制默认值因地而异。默认区域设置为 US-centric(如 R),但您可以使用
locale()
创建自己的区域设置来控制默认时区、编码、小数标记、大标记和日/月名称等内容。 - trim_ws
-
在解析每个字段之前是否应该删除前导和尾随空格(ASCII 空格和制表符)?
也可以看看
其他解析器:col_skip()
, cols_condense()
, cols()
, parse_datetime()
, parse_factor()
, parse_guess()
, parse_number()
, parse_vector()
例子
parse_integer(c("1", "2", "3"))
#> [1] 1 2 3
parse_double(c("1", "2", "3.123"))
#> [1] 1.000 2.000 3.123
parse_number("$1,123,456.00")
#> [1] 1123456
# Use locale to override default decimal and grouping marks
es_MX <- locale("es", decimal_mark = ",")
parse_number("$1.123.456,00", locale = es_MX)
#> [1] 1123456
# Invalid values are replaced with missing values with a warning.
x <- c("1", "2", "3", "-")
parse_double(x)
#> Warning: 1 parsing failure.
#> row col expected actual
#> 4 -- a double -
#> [1] 1 2 3 NA
#> attr(,"problems")
#> # A tibble: 1 × 4
#> row col expected actual
#> <int> <int> <chr> <chr>
#> 1 4 NA a double -
# Or flag values as missing
parse_double(x, na = "-")
#> [1] 1 2 3 NA
相关用法
- R readr parse_number 灵活地解析数字
- R readr parse_vector 解析字符向量。
- R readr parse_guess 使用“最佳”类型进行解析
- R readr parse_datetime 解析日期/时间
- R readr parse_factor 解析因子
- R readr problems 检索解析问题
- R readr datasource 创建源对象。
- R readr melt_delim 返回分隔文件中每个标记的熔化数据(包括 csv 和 tsv)
- R readr read_rds 读/写 RDS 文件。
- R readr read_lines 从文件中读取/写入行
- R readr read_fwf 将固定宽度文件读入 tibble
- R readr read_builtin 从包中读取内置对象
- R readr Tokenizers 分词器。
- R readr melt_table 返回空格分隔文件中每个标记的熔化数据
- R readr date_names 创建或检索日期名称
- R readr type_convert 重新转换现有 DataFrame 中的字符列
- R readr locale 创建语言环境
- R readr write_delim 将数据帧写入分隔文件
- R readr with_edition 暂时更改活动阅读器版本
- R readr read_delim 将分隔文件(包括 CSV 和 TSV)读入 tibble
- R readr format_delim 将 DataFrame 转换为分隔字符串
- R readr edition_get 检索当前活动版本
- R readr readr_example 获取 readr 示例的路径
- R readr melt_fwf 返回固定宽度文件中每个标记的熔化数据
- R readr count_fields 计算文件每一行中的字段数
注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Parse logicals, integers, and reals。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。