R readr parse_number 灵活地解析数字

这将解析它找到的第一个数字，删除第一个数字之前的所有非数字字符以及第一个数字之后的所有字符。数字内忽略区域设置指定的分组标记。

用法

parse_number(x, na = c("", "NA"), locale = default_locale(), trim_ws = TRUE)

col_number()

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)？

值

已解析数字的数值向量(双精度)。

也可以看看

其他解析器：col_skip() , cols_condense() , cols() , parse_datetime() , parse_factor() , parse_guess() , parse_logical() , parse_vector()

例子

## These all return 1000
parse_number("$1,000") ## leading `$` and grouping character `,` ignored
#> [1] 1000
parse_number("euro1,000") ## leading non-numeric euro ignored
#> [1] 1000
parse_number("t1000t1000") ## only parses first number found
#> [1] 1000

parse_number("1,234.56")
#> [1] 1234.56
## explicit locale specifying European grouping and decimal marks
parse_number("1.234,56", locale = locale(decimal_mark = ",", grouping_mark = "."))
#> [1] 1234.56
## SI/ISO 31-0 standard spaces for number grouping
parse_number("1 234.56", locale = locale(decimal_mark = ".", grouping_mark = " "))
#> [1] 1234.56

## Specifying strings for NAs
parse_number(c("1", "2", "3", "NA"))
#> [1]  1  2  3 NA
parse_number(c("1", "2", "3", "NA", "Nothing"), na = c("NA", "Nothing"))
#> [1]  1  2  3 NA NA

源代码：R/collectors.R

相关用法

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 numbers, flexibly。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。