String 朱莉娅：如何将字符串类型的向量转换为数字类型（Float64）

在

Julia 1.1

中，我想将string类型的向量转换为numeric类型（Float64） 这是向量：

string = ["2.2", "3,3", "4.4"];

我尝试了下面这句话，但没有成功：

x = convert(Float64, string)
x = convert(DataVector{Float64}, string)
x = map(x->parse(Float64,x),string)
x = parse(Float64,string)
x = Float64(string)

最简单的是：

julia> s = ["2.2", "3.3", "4.4"];

julia> parse.(Float64, s)
3-element Array{Float64,1}:
 2.2
 3.3
 4.4

但是

map

也会起作用：

julia> map(x->parse(Float64,x), s)
3-element Array{Float64,1}:
 2.2
 3.3
 4.4

原始示例中的问题有两个：

• 第二个字符串

  “3,3”

  是无效的

  Floa64

  数字（它有一个错误的十进制分隔符）
• 虽然有效，但我建议您不要使用

  string

  作为变量的名称，因为它会使

  string

  函数从基函数中黯然失色

此外，如果原始字符串以逗号作为十进制分隔符，则可以首先对其运行

replace

，例如，在这里，我通过向量广播它：

julia> s = ["2.2", "3,3", "4,4"];

julia> replace.(s, [','=>'.'])
3-element Array{String,1}:
 "2.2"
 "3.3"
 "4.4"

编辑：如图所示，写入eiter实际上要快一点：

replace.(s, (','=>'.',))

或

一般规则是，您之所以进行广播，是因为您使用了

，所以所有参数都应该是可广播的。因为

对

，在我们的例子中，

，'=>'.

，不被视为可广播的，所以我们必须将其包装在可广播的单元素容器中

第一种方法是使用

[

和

]

将其包装在一个元素数组中，这有点低效，因为它分配了一个新的临时数组

您可以使用一个元素元组将其包装在

（

和

，）

（请注意

前面的逗号）

，没有它，模式将无法正常工作）。这种方法不会分配内存

最后，您可以使用一个内置的

Ref

函数，它将创建一个类型为

Base.RefValue{Pair{Char，Char}}

的对象，在这种情况下，Julia将其视为一个0维的单元素容器（这是一个更高级的主题，您可以在Julia手册的部分中开始探索）。这种方法也不会分配内存

Julia手册中描述了您可以广播的内容

其他案件： 字符串和缺失的数组

为此，您需要最新的Missings.jl（在包管理器中运行

up

命令）：

字符串数组和

NaN

这在实践中不应该发生，因为在一个向量中缺少字符串和浮动，但您可以这样做（我在向量中添加了

5.5

，以显示解决方案不是

NaN

特定的，但通常可以接受任何字符串或任何

Float64

）：

---

非常感谢@BogumiłKamiński给出非常明确的答案。实际上，我刚刚在我真正的问题上尝试了一下：在数据帧上，我有一个类型为

s=[“2.2”、“3.3”、“4.4”，缺少]

的列。有没有办法将字符串

s

转换为

Float64

（如果我有

s=[“2.2”，“3.3”，“4.4”，NaN]

），答案会是相同的吗？我已经在答案中添加了处理这些情况的示例。非常感谢@BogumiłKamiński。带有

NaN

的示例工作得很好，但是，在安装了

Missings

之后，使用Missings键入

，然后
s=[“2.2”、“3.3”、“4.4”，missing]
和
passmissing（parse）。（Float64，s）
，我得到
UndefVarError:passmissing未定义的Stacktrace:[1]无的顶级作用域：0
非常细微的挑剔：在
replace.（s，['，'=>'.]]
或元组中包装replace对不是更好，而不是分配向量？虽然性能差异很小，但我相信使用
Ref
是正常的建议。我可以理解这一点。尽管元组应该尽快引入，因为它们到处都有。
replace.(s, Ref(','=>'.'))

julia> s = ["2.2", "3.3", "4.4", missing]
4-element Array{Union{Missing, String},1}:
 "2.2"
 "3.3"
 "4.4"
 missing

julia> passmissing(parse).(Float64, s)
4-element Array{Union{Missing, Float64},1}:
 2.2
 3.3
 4.4
  missing

julia> s = ["2.2", "3.3", "4.4", NaN, 5.5]
5-element Array{Any,1}:
    "2.2"
    "3.3"
    "4.4"
 NaN
   5.5

julia> [v isa Float64 ? v : parse(Float64, v) for v in s]
5-element Array{Float64,1}:
   2.2
   3.3
   4.4
 NaN
   5.5