要将字符转换为数字，您必须通过应用将其转换为因数

BankFinal1 <- transform(BankLoan,   LoanApproval=as.factor(LoanApproval))
BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp=as.factor(LoanApproval))

您必须用相同的数据创建两列，因为一列不能转换为数字。如果你做一次转换，它会给出如下错误

transform(BankData, LoanApp=as.numeric(LoanApproval))

警告信息: 在eval(替代(列表 (...)), `_ 数据”,parent.frame ()): 胁迫引入的NAs

所以，在做了两列相同的数据应用后

BankFinal1 <- transform(BankFinal1, LoanApp      = as.numeric(LoanApp), 
                                    LoanApproval = as.numeric(LoanApproval))

它将成功地将字符转换为数字

与hablar::转换

要轻松地将多个列转换为不同的数据类型，可以使用hablar::convert。简单的语法:df %>% convert(num(a))将列a从df转换为数值。

详细的例子

让我们将mtcars的所有列转换为字符。

df <- mtcars %>% mutate_all(as.character) %>% as_tibble()

> df
# A tibble: 32 x 11
   mpg   cyl   disp  hp    drat  wt    qsec  vs    am    gear  carb 
   <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
 1 21    6     160   110   3.9   2.62  16.46 0     1     4     4    
 2 21    6     160   110   3.9   2.875 17.02 0     1     4     4    
 3 22.8  4     108   93    3.85  2.32  18.61 1     1     4     1    

与hablar::转换:

library(hablar)

# Convert columns to integer, numeric and factor
df %>% 
  convert(int(cyl, vs),
          num(disp:wt),
          fct(gear))

结果:

# A tibble: 32 x 11
   mpg     cyl  disp    hp  drat    wt qsec     vs am    gear  carb 
   <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <int> <chr> <fct> <chr>
 1 21        6  160    110  3.9   2.62 16.46     0 1     4     4    
 2 21        6  160    110  3.9   2.88 17.02     0 1     4     4    
 3 22.8      4  108     93  3.85  2.32 18.61     1 1     4     1    
 4 21.4      6  258    110  3.08  3.22 19.44     1 0     3     1   

如果数据帧有多种类型的列，一些字符，一些数字尝试以下转换列包含数值为数值:

for (i in 1:length(data[1,])){
  if(length(as.numeric(data[,i][!is.na(data[,i])])[!is.na(as.numeric(data[,i][!is.na(data[,i])]))])==0){}
  else {
    data[,i]<-as.numeric(data[,i])
  }
}

虽然其他人已经很好地讨论了这个话题，但我想补充一个额外的快速思考/提示。可以使用regexp提前检查字符是否可能仅由数字组成。

for(i in seq_along(names(df)){
     potential_numcol[i] <- all(!grepl("[a-zA-Z]",d[,i]))
}
# and now just convert only the numeric ones
d <- sapply(d[,potential_numcol],as.numeric)

想要了解更多复杂的正则表达式，以及为什么要学习/体验它们的力量，请访问这个非常好的网站:http://regexr.com/

要将数据帧列转换为数字，你只需要做:-

因数转换为数字:-

data_frame$column <- as.numeric(as.character(data_frame$column))

虽然你的问题严格是关于数字的，但在开始r时，有许多转换是难以理解的。我将致力于解决帮助的方法。这个问题和这个问题类似。

在R中，类型转换可能是一种痛苦，因为(1)因子不能直接转换为数字，它们需要首先转换为字符类，(2)日期是一种特殊情况，通常需要单独处理，(3)跨数据帧列的循环可能很棘手。幸运的是，“潮流宇宙”已经解决了大部分问题。

This solution uses mutate_each() to apply a function to all columns in a data frame. In this case, we want to apply the type.convert() function, which converts strings to numeric where it can. Because R loves factors (not sure why) character columns that should stay character get changed to factor. To fix this, the mutate_if() function is used to detect columns that are factors and change to character. Last, I wanted to show how lubridate can be used to change a timestamp in character class to date-time because this is also often a sticking block for beginners.

library(tidyverse) 
library(lubridate)

# Recreate data that needs converted to numeric, date-time, etc
data_df
#> # A tibble: 5 × 9
#>             TIMESTAMP SYMBOL    EX  PRICE  SIZE  COND   BID BIDSIZ   OFR
#>                 <chr>  <chr> <chr>  <chr> <chr> <chr> <chr>  <chr> <chr>
#> 1 2012-05-04 09:30:00    BAC     T 7.8900 38538     F  7.89    523  7.90
#> 2 2012-05-04 09:30:01    BAC     Z 7.8850   288     @  7.88  61033  7.90
#> 3 2012-05-04 09:30:03    BAC     X 7.8900  1000     @  7.88   1974  7.89
#> 4 2012-05-04 09:30:07    BAC     T 7.8900 19052     F  7.88   1058  7.89
#> 5 2012-05-04 09:30:08    BAC     Y 7.8900 85053     F  7.88 108101  7.90

# Converting columns to numeric using "tidyverse"
data_df %>%
    mutate_all(type.convert) %>%
    mutate_if(is.factor, as.character) %>%
    mutate(TIMESTAMP = as_datetime(TIMESTAMP, tz = Sys.timezone()))
#> # A tibble: 5 × 9
#>             TIMESTAMP SYMBOL    EX PRICE  SIZE  COND   BID BIDSIZ   OFR
#>                <dttm>  <chr> <chr> <dbl> <int> <chr> <dbl>  <int> <dbl>
#> 1 2012-05-04 09:30:00    BAC     T 7.890 38538     F  7.89    523  7.90
#> 2 2012-05-04 09:30:01    BAC     Z 7.885   288     @  7.88  61033  7.90
#> 3 2012-05-04 09:30:03    BAC     X 7.890  1000     @  7.88   1974  7.89
#> 4 2012-05-04 09:30:07    BAC     T 7.890 19052     F  7.88   1058  7.89
#> 5 2012-05-04 09:30:08    BAC     Y 7.890 85053     F  7.88 108101  7.90