R：读取csv数字，带逗号，十进制

我需要使用“SparkyR”库读取“.csv”类型的文件，其中的数值用逗号显示。其思想是能够直接使用“spark_read_csv（）”进行阅读

我正在使用：

library(sparklyr)
library(dplyr)

f<-data.frame(DNI=c("22-e","EE-4","55-W"), 
DD=c("33,2","33.2","14,55"),CC=c("2","44,4","44,9")) 

write.csv(f,"aff.csv")

sc <- spark_connect(master = "local", spark_home = "/home/tomas/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/", version = "2.1.0")

df <- spark_read_csv(sc, name = "data", path = "/home/tomas/Documentos/Clusterapp/aff.csv", header = TRUE, delimiter = ",")

tbl <- sdf_copy_to(sc = sc, x =df , overwrite = T)

库（年）
图书馆（dplyr）
f您可以将数字中的“.”替换为“.”，并将其转换为数字。比如说

df$DD<-as.numeric(gsub(pattern = ",",replacement = ".",x = df$DD))

df$DD要操作spark df中的字符串，可以使用
regexp\u replace
函数，如下所述：


对于您的问题，其结果如下：

tbl <- sdf_copy_to(sc = sc, x =df, overwrite = T)

tbl0<-tbl%>%
    mutate(DD=regexp_replace(DD,",","."),CC=regexp_replace(CC,",","."))%>%
    mutate_at(vars(c("DD","CC")),as.numeric)

tbl%
在（变量（c（“DD”，“CC”））处进行变异（如数字）

要检查结果，请执行以下操作：

> glimpse(tbl0)
Observations: ??
Variables: 3
$ DNI <chr> "22-e", "EE-4", "55-W"
$ DD  <dbl> 33.20, 33.20, 14.55
$ CC  <dbl> 2.0, 44.4, 44.9

>一瞥（tbl0）
观察结果：？？
变量：3
$DNI“22-e”、“EE-4”、“55-W”
美元DD 33.20、33.20、14.55
$CC 2.0、44.4、44.9
如果你不想用“.”替换它，也许你可以试试这个


检查文档。使用转义参数指定要忽略的字符

在这种情况下，请尝试使用：

df <- spark_read_csv(sc, name = "data", path = "/home/tomas/Documentos/Clusterapp/aff.csv", header = TRUE, delimiter = ",", escape = "\,").

df您可能希望包含文件中的一些示例数据。请将这些数据添加到问题中，格式为可读代码。第一列是标识符，其他列是数值，其中逗号用十进制表示数字。dfI正在寻找类似R的csv2（）函数，但SparkyRit是一个很好的策略，但目标是能够读取数据而不必在R中加载数据，而是直接使用SparkyR进行操作。在R中是read.csv2（）命令，它允许用逗号读取十进制数字数据。这是可以理解的！！，您要做的是从第二个“df”加载它，它使用spark\u read\u csv（）出色的贡献！