blocks|key|1714333|text|您需要对正则表达式中的"."进行转义，并且需要将逗号替换为"."，然后才能转换为数字。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1714334|>+as.numeric(gsub(",",+".",+gsub("\\.",+"",+var1)))
[1]+++50+++72++960+1920+++50+++50++960|code-block|syntax|javascript|1714335|entityMap^0|B|3|T|3|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]|$9|P|A|Q|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|R|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|S|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

You need to escape the <code>"."</code> in your regular expression, and you need to replace the commas with a <code>"."</code> before you can convert to numeric.

<pre><code>&gt; as.numeric(gsub(",", ".", gsub("\\.", "", var1)))
[1] 50 72 960 1920 50 50 960
</code></pre>

blocks|key|6010771|text|对于这样的事情，我最喜欢scan()，因为它很容易理解。只需使用|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|6010772|scan(text=var1,+dec=",",+sep=".")|code-block|syntax|javascript|6010773|遗憾的是，它的速度并不比gsub()快，而seemes却被它压倒了。因此，另一个快速的选项是sub()|6010774|as.numeric(sub(",",+".",+sub(".",+"",+var1,+fixed=TRUE),+fixed=TRUE))|6010775|以防万一:当您直接从文件读取var1时，只需使用指定的分隔符：read.table("file.txt",+dec=",",+sep=".")|6010776|entityMap^0|C|6|0|0|C|6|1A|5|0|0|E|4|V|14|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@$9|T|A|U|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|V|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|W|8|@$9|X|A|Y|B|C]|$9|Z|A|10|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|11|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|P|5|6|7|12|8|@$9|13|A|14|B|C]|$9|15|A|16|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|17|8|@]|D|@]|E|$]]]|R|$]]

For things like these I like <code>scan()</code> the most, because it is easy to understand. Just use 

<pre><code>scan(text=var1, dec=",", sep=".")
</code></pre>

Alas, it's not faster than <code>gsub()</code>, which on the other hand seemes overpowered. Hence another, and fast, option is <code>sub()</code>:

<pre><code>as.numeric(sub(",", ".", sub(".", "", var1, fixed=TRUE), fixed=TRUE))
</code></pre>

And just in case: When you're reading <code>var1</code> from a file directly, just read it in with a specified separator: <code>read.table("file.txt", dec=",", sep=".")</code>

blocks|key|2225352|text|您可以使用"readr“包中的函数"type_convert”。我正在读取一个ODS文件(区域葡萄牙语)，并转换数字：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2225353|library('readODS')
library('tidyverse')
data+<-+read_ods('mod-preditivo.ods',+sheet=1,col_names+=+TRUE,range='a1:b30',col_types=NA)
df+<-+type_convert(data,trim_ws=TRUE,col_types+=+cols(Pesos=col_integer(),Alturas=col_double()),locale+=+locale(decimal_mark+=+","))
str(df)|code-block|syntax|javascript|2225354|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

You can use function "type_convert", from "readr" package. I am reading an ODS file (Locale Portuguese), and converting the numbers: 

<pre><code>library('readODS')
library('tidyverse')
data &lt;- read_ods('mod-preditivo.ods', sheet=1,col_names = TRUE,range='a1:b30',col_types=NA)
df &lt;- type_convert(data,trim_ws=TRUE,col_types = cols(Pesos=col_integer(),Alturas=col_double()),locale = locale(decimal_mark = ","))
str(df)
</code></pre>

I have a whole column of numbers that include dot separators at the thousands and comma instead of dot as an dismal separator. When I try to create a numeric column out of them, I lose all data.

<pre><code>var1 &lt;- c("50,0", "72,0", "960,0", "1.920,0", "50,0", "50,0", "960,0")
df &lt;- cbind(var1, var2 = as.numeric(gsub(".", "", as.character(var1))))
</code></pre>

and wound up with:

<pre><code> var1 var2
[1,] "50,0" NA 
[2,] "72,0" NA 
[3,] "960,0" NA 
[4,] "1.920,0" NA 
[5,] "50,0" NA 
[6,] "50,0" NA 
[7,] "960,0" NA 
</code></pre>

What am I doing wrong?

Replacing commas and dots in R

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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我有一整列数字，其中包括以千为单位的点分隔符和逗号，而不是作为令人沮丧的分隔符的点。当我试图用它们创建一个数值列时，我丢失了所有数据。var1 <- c("50,0", "72,0", "960,0", "1.920,0", "50,0", "50,0", "960,0")df <- cbind(var1, var2 ...

问替换R中的逗号和点
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