我有制表符分隔的文本文件，名为“a.txt”。D 列是空的。
A B C D
10 20 NaN
30 40
40 30 20
20 NA 20
我想让数据框看起来和完全像文本文件一样，在第二行和第二列有一个空格。
不幸的是，read.csv 正在将所有空白和 NA 转换为“NA”。我想将 NA 和 NaN 读取为字符。
b<- read.csv("a.txt",sep="\t", skip =0, header = TRUE, comment.char = "",check.names = FALSE, quote="", )
总结一下：我想在输出文件中复制相同的值而不修改它们：
后期编辑：在编辑和扩展评论后重新阅读后，我想知道是否需要（或至少要求）与我在下面的建议完全相反。对此的要求：
不幸的是，read.csv 正在将所有空白和 NA 转换为“NA”。我想将 NA 和 NaN 读取为字符。
,,, 可能已经满足（有点自相矛盾）的参数：colClasses="character", stringsAsFactors=FALSE, na.strings="."`
然后，包括空字符串在内的任何字符值都将作为自身出现。反对这一点的是接受将空字符值（“”）转换为 R_NA_character值的答案。
这是一个具有各种结果的测试示例：
sapply(read.csv(text='A\tB\tC\tD\na\t""\tNA\tNaN', sep='\t', na.strings=""), class )
# A B C D
# "factor" "logical" "factor" "numeric"
sapply(read.csv(text='A\tB\tC\tD\na\t""\tNA\tNaN', sep='\t', na.strings="x"), class )
# A B C D
# "factor" "logical" "factor" "numeric"
sapply(read.csv(text='A\tB\tC\tD\na\t""\tNA\tNaN', sep='\t', na.strings="x", stringsAsFactors=FALSE), class )
# A B C D
#"character" "logical" "character" "numeric"
#Almost the expressed desired result
sapply(read.csv(text='A\tB\tC\tD\na\t""\tNA\tNaN', sep='\t', #colClasses="character", stringsAsFactors=FALSE), class )
# A B C D
#"character" "character" "character" "character"
#But ... still get a real R <NA>
read.csv(text='A\tB\tC\tD\na\t""\tNA\tNaN', sep='\t', colClasses="character", stringsAsFactors=FALSE)
# A B C D
#1 a <NA> NaN
#So add all three
read.csv(text='A\tB\tC\tD\na\t""\tNA\tNaN', sep='\t', colClasses="character", stringsAsFactors=FALSE,na.strings=".")
# A B C D
#1 a NA NaN
# Finally all columns are character and no "real" R NA's
na.strings 的默认值只是“NA”，因此您可能需要添加“NaN”。真正的空格 ("") 设置为缺失，但空格 (" ") 不是：
b<- read.csv("a.txt", skip =0,
comment.char = "",check.names = FALSE, quote="",
na.strings=c("NA","NaN", " ") )
目前尚不清楚这是问题所在，因为您的数据示例格式错误且没有逗号。这可能是根本问题，因为 read.csv 不允许制表符分隔。使用read.delimorread.table如果您的数据有制表符分隔。
b<- read.table("a.txt", sep="\t" skip =0, header = TRUE,
comment.char = "",check.names = FALSE, quote="",
na.strings=c("NA","NaN", " ") )
# worked example for csv text file connection
bt <- "A,B,C
10,20,NaN
30,,40
40,30,20
,NA,20"
b<- read.csv(text=bt, sep=",",
comment.char = "",check.names = FALSE, quote="\"",
na.strings=c("NA","NaN", " ") )
b
#--------------
A B C
1 10 20 NA
2 30 NA 40
3 40 30 20
4 NA NA 20
示例 2：
bt <- "A,B,C,D
10,20,NaN
30,,40
40,30,20
,NA,20"
b<- read.csv(text=bt, sep=",",
comment.char = "",check.names = FALSE, quote="\"",
na.strings=c("NA","NaN", " ") , colClasses=c(rep("numeric", 3), "logical"))
b
#----------------
A B C D
1 10 20 NA NA
2 30 NA 40 NA
3 40 30 20 NA
4 NA NA 20 NA
> str(b)
'data.frame': 4 obs. of 4 variables:
$ A: num 10 30 40 NA
$ B: num 20 NA 30 NA
$ C: num NA 40 20 20
$ D: logi NA NA NA NA
有点有趣的是，数值向量的 NA 和 NaN 并不相同。NaN 由没有数学意义的操作返回（但正如您在帮助页面中所指出的?NaN，操作的结果可能取决于特定的操作系统。相等性测试不适用于 NaN 或 NA。有特定is的函数他们：
> Inf*0
[1] NaN
> is.nan(c(1,2.2,3,NaN, NA) )
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
> is.na(c(1,2.2,3,NaN, NA) )
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE # note the difference
读取 csv 文件后，尝试以下操作。它将用“”替换 NA 值。
b[is.na(b)]<-""
可以肯定的是，这不会修复您的 NaN 值。这需要在单独的声明中解决
b[is.nan(b)]<-""
您可以colClasses在read.csv语句中指定将列读取为文本。
使用na.string参数。
na.string用于定义要从数据中读取哪些参数作为 na 值。所以如果你提到
read.csv(text=bt, na.string = "abc")
然后，只要在您的数据中出现值“abc”，它就会将其转换为 na。
由于在您的数据中未找到“abc”，因此不会将任何值转换为 na。