如果你遇到以下问题:

as.numeric(as.character(dat$x))

看看你的小数点。如果它们是“，”而不是“。”(如。"5,3")以上都不行。

一个潜在的解决方案是:

as.numeric(gsub(",", ".", dat$x))

我相信这在一些非英语国家是很常见的。

在我的PC (R v.3.2.3)中，apply或sapply给出错误。Lapply效果很好。

dt[,2:4] <- lapply(dt[,2:4], function (x) as.factor(as.numeric(x)))

使用下面的代码，您可以将所有数据帧的列转换为数字(X是我们想要转换它的列的数据帧):

as.data.frame(lapply(X, as.numeric))

要将整个矩阵转换为数字，你有两种方法: :

mode(X) <- "numeric"

or:

X <- apply(X, 2, as.numeric)

你也可以使用数据。矩阵函数将所有内容转换为数字，尽管要注意，因子可能无法正确转换，因此先将所有内容转换为字符会更安全:

X <- sapply(X, as.character)
X <- data.matrix(X)

如果我想同时转换成矩阵和数字，我通常使用最后一个

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/

考虑到可能存在char列，这是基于@Abdou在获取列类型的excel表格自动回答:

makenumcols<-function(df){
  df<-as.data.frame(df)
  df[] <- lapply(df, as.character)
  cond <- apply(df, 2, function(x) {
    x <- x[!is.na(x)]
    all(suppressWarnings(!is.na(as.numeric(x))))
  })
  numeric_cols <- names(df)[cond]
  df[,numeric_cols] <- sapply(df[,numeric_cols], as.numeric)
  return(df)
}
df<-makenumcols(df)

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