如果您有要解析的字符向量,請使用parse_*()
。將 col_*()
與 read_*()
函數結合使用來解析讀入的值。
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()
參數
- x
-
要解析的值的字符向量。
- na
-
要解釋為缺失值的字符串的字符向量。將此選項設置為
character()
以指示沒有缺失值。 - locale
-
區域設置控製默認值因地而異。默認區域設置為 US-centric(如 R),但您可以使用
locale()
創建自己的區域設置來控製默認時區、編碼、小數標記、大標記和日/月名稱等內容。 - trim_ws
-
在解析每個字段之前是否應該刪除前導和尾隨空格(ASCII 空格和製表符)?
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
相關用法
- R readr parse_number 靈活地解析數字
- R readr parse_vector 解析字符向量。
- R readr parse_guess 使用“最佳”類型進行解析
- R readr parse_datetime 解析日期/時間
- R readr parse_factor 解析因子
- R readr problems 檢索解析問題
- R readr datasource 創建源對象。
- R readr melt_delim 返回分隔文件中每個標記的熔化數據(包括 csv 和 tsv)
- R readr read_rds 讀/寫 RDS 文件。
- R readr read_lines 從文件中讀取/寫入行
- R readr read_fwf 將固定寬度文件讀入 tibble
- R readr read_builtin 從包中讀取內置對象
- R readr Tokenizers 分詞器。
- R readr melt_table 返回空格分隔文件中每個標記的熔化數據
- R readr date_names 創建或檢索日期名稱
- R readr type_convert 重新轉換現有 DataFrame 中的字符列
- R readr locale 創建語言環境
- R readr write_delim 將數據幀寫入分隔文件
- R readr with_edition 暫時更改活動閱讀器版本
- R readr read_delim 將分隔文件(包括 CSV 和 TSV)讀入 tibble
- R readr format_delim 將 DataFrame 轉換為分隔字符串
- R readr edition_get 檢索當前活動版本
- R readr readr_example 獲取 readr 示例的路徑
- R readr melt_fwf 返回固定寬度文件中每個標記的熔化數據
- R readr count_fields 計算文件每一行中的字段數
注:本文由純淨天空篩選整理自Hadley Wickham等大神的英文原創作品 Parse logicals, integers, and reals。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。