如何用逗号作为小数点分隔符来读取数字？
我有一系列的CSV文件，其中的数字是使用逗号而不是小数点来格式化欧洲风格，即0,5而不是0.5 。
有太多的这些文件在导入到R之前编辑它们。我希望read.csv()函数有一个简单的参数，或者是一个方法来应用于提取的数据集，以便R将数据视为一个数字而不是一个string。
当你检查?read.table你可能会find你需要的所有答案。
（大陆）欧洲csv文件有两个问题：
- csv中的
c代表什么？ 对于标准的csv这是一个,对于欧洲csv这是一个;
sep是read.table的相应参数 - 小数点的字符是什么？ 对于标准的csv这是一个
.，对于欧洲csv这是一个,
dec是read.table的相应参数
要读取标准的csv使用read.csv ，阅读欧洲的csv使用read.csv2 。 这两个函数只是read.table包装器，用于设置适当的参数。
如果您的文件不符合这些标准之一，请手动设置参数。
从?read.table ：
dec the character used in the file for decimal points.
是的，你也可以使用read.csv 。 （对我来说：不笨，不可以！）使用read.csv2 。
read.csv(... , sep=";")
假设这个导入的字段被称为“数量”，如果你的数字正在被读入字符，你可以用这种方法来修正types：
d$amount <- sub(",",".",d$amount) d$amount <- as.numeric(d$amount)
从excel或excel csv导入时，我经常遇到一些其他的小烦恼。 由于看起来没有一致的方法来确保在导入到R时获得期望的结果，所以事后修复似乎是最好的方法。 我的意思是，看看你input的内容 – 确保它是你所期望的，如果不是这样的话就修复它。
也许
as.is=T
这也防止将字符列转换成因素
可以使用如下：
mydata < – read.table（fileIn，dec =“，”）
input文件（fileIn）：
D：\ TEST> more input2.txt
06-05-2014 09:19:38 3,182534 0
06-05-2014 09:19:51 4,2311 0
如果你指出你的缺失值是如何表示的（na.strings = …），问题也可以解决。 例如V1和V2在这里具有相同的格式（在csv文件中用“，”分隔的小数），但是由于NAs存在于V1中，所以它被解释为因子：
dat <- read.csv2("...csv", header=TRUE) head(dat) > ID x time V1 V2 > 1 1 0:01:00 0,237 0.621 > 2 1 0:02:00 0,242 0.675 > 3 1 0:03:00 0,232 0.398 dat <- read.csv2("...csv", header=TRUE, na.strings="---") head(dat) > ID x time V1 V2 > 1 1 0:01:00 0.237 0.621 > 2 1 0:02:00 0.242 0.675 > 3 1 0:03:00 0.232 0.398
只要在上面添加Brandon的答案，对我来说效果很好（我没有足够的代表评论）：
如果你正在使用
d$amount <- sub(",",".",d$amount) d$amount <- as.numeric(d$amount)
不要忘了你可能需要sub("[.]", "", d$amount, perl=T)来解决这个问题. 字符。
