如果数据以点分隔，如何使用read.table

我想从一个csv文件中读取.table，该文件包含千个分隔符的点

结果数字应该是数字

这有点复杂，因为

读取。表
允许配置十进制符号和引号，但不允许配置千位分隔符

命令
gsub（input[10,10]，pattern='[.]'，replacement=''）
可以删除点，但可以将所有内容转换为字符。与
as.numeric
的对话对单个数字有效：

> input[4,4]
[1] 1.742
97 Levels: 0 1.034 1.132 1.137 1.153 1.164 1.178 1.190 1.208 1.251 1.282 ... 950
> gsub(input[4,4],pattern='[.]',replacement='')
[1] "1742"
> as.numeric(gsub(input[4,4],pattern='[.]',replacement=''))
[1] 1742

但不适用于表，因为
gsub（输入，模式='[.]'，替换='''）

…
[4] “c(17, 21, 31, 38, 39, 48, 56, 52, 57, 63, 66, 68, 71, 76, 78, 79, 75, 77, 74, 73, 65, 64, 55, 50, 45, 43, 34, 36, 44, 42, 32, 5, 96, 10, 9, 6, 22, 53, 54, 14, 15, 16, 24, 18, 23, 33, 25, 28, 35, 47, 49, 51, 62, 70, 72, 69, 67, 58, 26, 94, 93, 97, 8, 41, 37, 46, 29, 40, 27, 30, 20, 19, 12, 13, 11, 7, 3, 4, 2, 95, 92, 90, 89, 87, 86, 83, 81, 80, 61, 60、59、91、82、88、84、85、1、1、1、1）“…

如果转换为数值，则表示NA的向量。此外，由于大多数值大于千，因此该命令似乎有其他错误

除了编辑原始的
.csv
文件之外，还有其他有用的东西吗？
假设输入是字符类型，这应该可以工作-

library(data.table)

dt <- data.table(dt)
dt[,input := as.numeric(gsub(input,pattern='[.]',replacement='')), by = 'input']

库（data.table）
dt您可以使用与相同的答案，只需在
gsub
调用中将coma（
，
）更改为转义周期（
\.
），即可删除周期。
使用
quote=“\”"
作为
read.csv
帮助中的一个参数，即如果文件中引用了数字，那么千位分隔符包含在引号中，应该可以解决问题。如果没有帮助，请向我们展示一些示例输入数据。我会将其作为.numeric
和
gsub
使用
apply
进行技巧转换无法工作，因为您的数据已转换为因子。请尝试将
stringsAsFactors=FALSE
添加到
read.table（）
-1因为没有提供示例数据。我不太明白为什么这里需要一个
by=input
。如果不使用by运行它，它将在输入列中一起gsub，而不是一行一行地执行。by
有助于确保只将一个值传递给gsub，而不是整个向量。对不起，您可以提供一个示例吗？Already OP没有。我似乎很难在这个问题上绞尽脑汁……
gsub
是矢量化的，
input
是矢量。所以，我真的不明白仅仅这样做有什么问题：
dt[，input:=as.numeric（gsub（\\\，“”，as.character（input））]
library（data.table）dt