R readr parse_number 靈活地解析數字

這將解析它找到的第一個數字，刪除第一個數字之前的所有非數字字符以及第一個數字之後的所有字符。數字內忽略區域設置指定的分組標記。

用法

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

col_number()

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)？

值

已解析數字的數值向量(雙精度)。

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

源代碼：R/collectors.R

相關用法

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 numbers, flexibly。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。