在R中将含字符的列转换为数值列的问题求助

先给你捋清楚代码里的几个核心问题：

• 正则匹配错误：处理location列时，gsub("\\c()", "", location)的正则写法错误，括号是正则特殊字符需要转义，且要分别匹配c(和)两个部分，不然无法彻底清除括号残留，导致拆分后的列带非数字字符，转不了数值。
• 数值转换未赋值：你只调用了as.numeric(data$timestamp)但没把结果存回数据框，所以timestamp和拆分后的location.x/y仍为字符类型，后续做max(timestamp)-min(timestamp)这类算术运算自然会报non-numeric argument错误。
• 语法笔误：as.numeric(data&location.y)里的&是逻辑运算符，应该用$取列，也就是data$location.y。

下面是修正后的完整可运行代码：

# 先构造示例数据（方便复现）
data <- data.frame(
  ID = 1:5,
  Group = c(2,1,1,2,3),
  timestamp = c("12 secs", "3 secs", "7 secs", "18 secs", "4 secs"),
  location = c("c(50,120)", "c(20,45)", "c(12,30)", "c(45,100)", "c(0,80)"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

# 修正后的处理流程
data <- data %>%
  # 清理timestamp并直接转数值
  mutate(timestamp = as.numeric(gsub(" secs", "", timestamp))) %>%
  # 精准清除location列的c(和)
  mutate(location = gsub("c\\(|\\)", "", location)) %>%
  # 拆分location为两列，同时自动转数值类型
  separate(location, c("location.x", "location.y"), sep = ",", convert = TRUE) %>%
  # 删除缺失值
  drop_na(timestamp, location.y) %>%
  # 按Group分组计算统计量
  group_by(Group) %>%
  mutate(
    av_location.y = mean(location.y),
    av_time = max(timestamp) - min(timestamp)
  ) %>%
  # 取消分组（可选，根据后续需求调整）
  ungroup()

# 查看处理后的数据
print(data)

关键修正说明： #

1. 处理timestamp时，直接在mutate中完成清理+转数值的操作，一步到位存回数据框。
2. 把location的正则改为c\\(|\\)，精准匹配并清除c(和)两个部分。
3. 利用separate的convert = TRUE参数，拆分后自动将列转为数值类型，省去手动调用as.numeric的步骤。
4. 将所有操作整合到同一个管道中，避免中间步骤的变量遗漏或类型错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dan Pritchard