将字符型日期转换为日期格式，避免转换后出现NA值

你的问题出在直接把所有值转成numeric时，字符串格式的日期会被强制转成NA。得区分两种格式分别处理：一种是Excel的数字日期，另一种是日-月-年格式的字符串日期。

先看你的数据，目标列是Last prescription/or progression time (if progressed)，先简化列名方便操作：

# 重命名列（可选，方便后续代码书写）
colnames(sg2)[1] <- "date_col"

方法一：Base R 实现 #

用ifelse判断每个值是否能转成数字，分别处理：

sg2$date_col <- ifelse(
  # 判断是否为数字格式的日期（抑制转换警告，非数字会返回NA）
  suppressWarnings(!is.na(as.numeric(sg2$date_col))),
  # 数字格式转日期（Excel标准原点为1899-12-30）
  as.Date(as.numeric(sg2$date_col), origin = "1899-12-30"),
  # 字符串格式转日期，匹配日-月-年的格式
  as.Date(sg2$date_col, format = "%d-%m-%Y")
)

方法二：dplyr + lubridate 实现（更简洁） #

用case_when分情况判断，结合lubridate的dmy函数自动解析日-月-年格式：

library(dplyr)
library(lubridate)

sg2 <- sg2 %>%
  mutate(
    date_col = case_when(
      # 匹配纯数字的Excel日期字符串
      str_detect(date_col, "^\\d+$") ~ as.Date(as.numeric(date_col), origin = "1899-12-30"),
      # 其他情况按日-月-年解析
      TRUE ~ dmy(date_col)
    )
  )

验证转换结果：

sg2$date_col
# 输出示例：
# [1] "2021-11-23" "2022-09-28" "2023-01-01" "2023-03-01" "2023-05-23"

注意点 #

• 若转换结果偏差，可尝试将日期原点改为1900-01-01（部分Excel版本的日期基准不同）；
• 若存在其他格式的日期，需在判断逻辑中补充对应的转换规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者firmo23