Could not convert 20.8 (69.4)22.4 (72.3)22.8 (73.0)25.8 (78.4)15.4 (59.7)19.4 (66.9)11.9 (53.4)20.3 (68.5)17 (63)20.5 (68.9)17.3 (63.1) to numeric代码如何解决？

这个错误通常出现在尝试将非数字字符（如括号、逗号等）转换为数字时。因此，您需要通过删除这些非数字字符来解决此问题。您可以使用 gsub 函数将这些字符替换为空字符串，例如：

string <- "20.8 (69.4)22.4 (72.3)22.8 (73.0)25.8 (78.4)15.4 (59.7)19.4 (66.9)11.9 (53.4)20.3 (68.5)17 (63)20.5 (68.9)17.3 (63.1)"
numeric_values <- as.numeric(gsub("[^0-9.]", "", string))

这将移除所有非数字和小数点字符，并将其余的字符串转换为数字向量。

相关问题

进料开始时间（s） 料的序号 中间过程所需时间（s） 进入的固化机序号 进入时间 0 1 1 1 1 3.6 2 4 2 7.6 7.2 3 7 3 14.2 10.8 4 10 4 20.8 14.4 5 13 5 27.4 18 6 16 6 34 21.6 7 19 7 40.6 25.2 8 22 8 47.2 28.8 9 1 1 29.8 32.4 10 4 2 36.4 36 11 7 3 43 39.6 12 10 4 49.6 43.2 13 13 5 56.2 46.8 14 16 6 62.8 50.4 15 19 7 69.4 54 16 22 8 76 57.6 17 1 1 58.6 61.2 18 4 2 65.2 64.8 19 7 3 71.8 68.4 20 10 4 78.4 72 21 13 5 85 75.6 22 16 6 91.6 79.2 23 19 7 98.2 82.8 24 22 8 104.8

这个表格似乎是一个生产计划表格，用于管理不同料的加工过程和固化机的使用情况。其中，第一列为进料开始时间，第二列为料的序号，第三列为中间过程所需时间，第四列为进入的固化机序号，第五列为进入固化机的时间。

根据这个表格，可以看出每个料需要经历1个固化机和3个中间过程，每个固化机需要处理3个料。进料开始时间为0秒，第一个料进入固化机1的时间为1秒，处理完成时间为7秒。第二个料进入固化机2的时间为7.6秒，处理完成时间为13.6秒。以此类推，最后一个料进入固化机8的时间为104.8秒，处理完成时间为111.2秒。

通过这个表格，可以有效地规划生产流程，以提高生产效率和降低成本。

进料开始时间（s） 料的序号 中间过程所需时间（s） 进入的固化机序号 进入时间 0 1 1 1 1 3.6 2 4 2 7.6 7.2 3 7 3 14.2 10.8 4 10 4 20.8 14.4 5 13 5 27.4 18 6 16 6 34 21.6 7 19 7 40.6 25.2 8 22 8 47.2 28.8 9 1 1 29.8 32.4 10 4 2 36.4 36 11 7 3 43 39.6 12 10 4 49.6 43.2 13 13 5 56.2 46.8 14 16 6 62.8 50.4 15 19 7 69.4 54 16 22 8 76 57.6 17 1 1 58.6 61.2 18 4 2 65.2 64.8 19 7 3 71.8 68.4 20 10 4 78.4 72 21 13 5 85 75.6 22 16 6 91.6 79.2 23 19 7 98.2 82.8 24 22 8 104.8 按这个表格如何算求出他的规律公式

根据这个表格，我们可以发现每个料的结束时间都是由其进入时间和中间过程所需时间的和再加上前一个料的结束时间来计算的。因此，我们可以通过递推的方式来求出每个料的结束时间。设第 $i$ 个料的结束时间为 $T_i$，进入时间为 $S_i$，中间过程所需时间为 $P_i$，则有：

$$T_i = \max\{T_{i-1}, S_i\} + P_i$$

其中，$T_0 = S_0 = 0$，$i$ 从 1 开始。这个公式可以通过编程实现，用于计算每个料的结束时间。