已将csv数据集导入到R，但值变为因子

我对R非常陌生，访问导入的数据集时遇到问题。我使用的是RStudio，在导入csv文件时使用了导入数据集功能，并将行从控制台窗口粘贴到源窗口。代码如下所示：

setwd("c:/kalle/R")
stuckey <- read.csv("C:/kalle/R/stuckey.csv")
point <- stuckey$PTS
time <- stuckey$MP

setwd（“c:/kalle/R”）
stuckey数据导入功能（此处：
read.csv（）
）和全局选项都提供了一个选项，您可以说
stringsAsFactors=FALSE
，这应该可以解决这个问题。
默认情况下，
read.csv
检查数据的前几行，查看是否将每个变量视为数字。如果找到非数值，则假定变量为字符数据，字符变量将转换为因子

数据集中的PTS和MP变量似乎包含非数字，这就是为什么会得到意外的结果。您可以使用强制将这些变量设置为数字

point <- as.numeric(as.character(point))
time <- as.numeric(as.character(time))

point您可以使用
选项（stringsAsFactors=F）

然后按如下方式读取文件：
my.tab导入csv数据文件时，导入命令应反映每列（；）之间的数据分隔以及数值的浮点数分隔符（对于数值变量=2,5，这将是“，”）

因此，导入csv的命令必须更加全面，包含更多命令：

    stuckey <- read.csv2("C:/kalle/R/stuckey.csv", header=TRUE, sep=";", dec=",")

stuckey我也是R新手，面临着完全相同的问题。但后来我查看了我的数据，发现这是由于我的csv文件在所有数字列中使用了逗号分隔符（，）（例如：1233444.56而不是1233444.56）

我删除了csv文件中的逗号分隔符，然后重新加载到R中。我的数据框现在将所有列识别为数字

我确信在read.csv函数本身中有一种方法可以处理这个问题。
这只在
read.csv
命令中包含
strip.white=TRUE
时对我有效

（我找到了解决方案。）
对我来说，解决方案是包含skip=0
（文件顶部要跳过的行数。可设置为>0）

mydata这些答案都没有提到
colClasses
参数，这是在
read.csv
中指定变量类的另一种方法

 stuckey <- read.csv("C:/kalle/R/stuckey.csv", colClasses = "numeric") # all variables to numeric

我不认为
stringsAsFactors
在这种情况下会有所帮助，因为它所做的只是控制字符到因子的转换。它不影响read.csv是将列作为数字还是字符导入，这是根本问题。此外，
stringAsFactor=FALSE
通常会将格式强制为字符，这与此处必须实现的正好相反。我不推荐此解决方案，因为它实际上只是转换为字符，绝对没有意义。最好用
选项（'stringsAsFactors'=FALSE）
全局设置合理的默认值，这样你就不会忘记。你和我都不知道这一点，因为问题是没有数据集可以实际验证。因此，如果你基于这一点投了反对票，那你就错了。无论如何，我不明白为什么人们对一个八年前的答案如此兴奋。我们在其他时间阅读了数亿次数据，有时甚至用一个。没有它，我们所做的只是猜测。请参见这里的
factor2numeric
：是。这应该被接受。另一个答案没有进行任何正确的转换。正如Hong Ooi提到的，您可能有不应该使用的非数字值。尝试查看数据（例如，使用
View（stuckey）
）查看问题所在。您好，我有一个大文件，比如54000*200维数据，是以csv格式编写的。我已经读取了java文件中的数据，在转换为Double时没有任何异常。但是，在读R的时候，我遇到了同样的问题。我尝试了这里发布的方法，但没有成功。PS：我对Rcareful的案例不太熟悉：“stringsAsFactors”不是“stringsAsFactors”，或者你可以简单地在函数中添加选项：
my.tab我喜欢选项方法，因为它可以用于其他读取，如read\u rds。我不想再提
read.delim（）
，它只不过是
read.csv（…sep=“\t”）的一个薄包装而已
。否则这个答案就是这个问题的最佳答案。OP专门使用了
read.csv（）
（这也是
read.table（…sep='，'）的一个薄包装器）
）
stuckey <- read.csv("C:/kalle/R/stuckey.csv", colClasses = c("PTS" = "numeric", "MP" = "numeric") # specific columns to numeric

stuckey <- read.csv("C:/kalle/R/stuckey.csv", colClasses = "character")
point <- as.numeric(stuckey$PTS)
time <- as.numeric(stuckey$MP)