在R种，如何将character格式的数据改成数值型？

在R语言中，将character（字符）格式的数据转换为数值型（numeric）有多种方法，取决于数据的具体情况。以下是几种常见的转换方法：

1. **直接转换**：如果数据是数字字符串且没有特殊字符，可以直接使用`as.numeric()`或`= as.integer()`进行转换。例如：

   char_data <- c("1", "2", "3")
   num_data <- as.numeric(char_data)

如果有非数字字符，可能会导致错误，这时需要先预处理数据去除非法字符。

2. **trimws() 函数**：有时候数据前面或后面可能有空格，可以先用`trimws()`清除首尾空白：

   char_data <- c(" 1 ", " 2 ", "3 ")
   num_data <- as.numeric(trimws(char_data))

3. **parse_number()** 函数：来自 `readr` 或 `janitor` 包的 `parse_number()` 可以帮助处理复杂格式的数字字符串，包括小数点、千位分隔符等：

   library(readr)
   parse_num <- parse_number(char_data)
   num_data <- numeric(length(parse_num))
   num_data[!is.na(parse_num)] <- parse_num

4. **正则表达式**：如果数据格式复杂，可以使用正则表达式配合 `gsub()` 或 `tidyverse` 包（如 `stringr`）进行清洗后再转换：

   library(stringr)
   num_data <- as.numeric(str_replace_all(char_data, "[^0-9.]", ""))

5. **for循环或apply family**：如果数据很长，上述方法可能不够高效，可以使用 for 循环或 apply 函数逐行处理：

num_data <- vector("double", length(char_data))
for (i in seq_along(char_data)) {
   num_data[i] <- as.numeric(char_data[i])
}

务必注意转换后的结果可能有缺失值（NA），因为并非所有字符都能成功转化为数字，所以转换前最好检查一下数据。