R 从CSV解析货币值，转换百万和十亿的数字后缀

我很好奇在R中是否有任何开箱即用的函数可以处理这个问题

我有一个CSV文件，我正在使用read.CSV读取到数据帧中。CSV中的一列包含格式为的货币值

Currency
--------
$1.2M
$3.1B
N/A

我想将这些数据转换成更有用的数字，以便进行计算，因此看起来如下所示：

Currency
----------
1200000
3100000000
NA

我最初的想法是，根据包含*M、*B或N/A的行，以某种方式将数据帧分为3个部分。然后使用gsub替换$和M/B，然后将剩余的数字乘以1000000或100000000，最后将3个子集重新加入到1个数据帧中

---

然而，我很好奇是否有一种更简单的方法来处理R中的这种转换。

我们可以使用

gsubfn

将“B”、“m”替换为“e+9”、“e+6”，并转换为

数值（
as.numeric
）

is.na（v1）另一种方法是使用
for循环
：

x <- c("1.2M", "2.5M", "1.6B", "N/A")
x <- ifelse(x=="N/A", NA, x)
num <- as.numeric(strsplit(x, "[^0-9.]+"))

for(i in 1:length(x)) {
 if(grepl('M', x[i]))
  print(prod(num[i], 1000000))
  else
  print(prod(num[i], 100000000))
}

# [1] 1200000
# [1] 2500000
# [1] 1.6e+08
# [1] NA

x既然您使用的是
gsubfn
，
as.numeric（gsubfn（“（[A-Z]\\$）”，list（B='e+9'，M='e+6'，“$”=”），v1））
会更简单吗？无需
sapply
、
unname
、
eval
和
parse
一些文本，也无需事先设置
NA
（因为
as.numeric
将自行完成）。@nicola是的，这更简单。我想知道为什么我使用了
sapply
。谢谢，谢谢！这正是我想要的。不过，我还是放弃了“is.na（v1）”，谢谢你的建议，尽管我正在尽最大努力“打破”自己使用循环的习惯。R似乎不鼓励它们，我正在尝试体验“R”的方式“做事的方式。然而，我完全理解您来自何方，因为大多数其他脚本语言都会通过循环来处理这类事情：）@user3246693是的，这是真的！在R中不建议使用循环。
v1 <- c('$1.2M', '$3.1B', 'N/A')

x <- c("1.2M", "2.5M", "1.6B", "N/A")
x <- ifelse(x=="N/A", NA, x)
num <- as.numeric(strsplit(x, "[^0-9.]+"))

for(i in 1:length(x)) {
 if(grepl('M', x[i]))
  print(prod(num[i], 1000000))
  else
  print(prod(num[i], 100000000))
}

# [1] 1200000
# [1] 2500000
# [1] 1.6e+08
# [1] NA