R语言如何仅对数据框列内数值做除法取整保留非数值原值

你的代码存在两个核心错误：

• 列类型判断逻辑错误：R数据框的列是原子向量，仅支持存储同类型数据。只要列中存在"n.a."这类字符串，整列会被自动转换为字符型，不存在真正的混合类型列。你写的is.numeric(n)是对整列类型做判断，返回长度为1的逻辑值，完全没有实现逐值判断的需求。
• ifelse()机制理解错误：ifelse()的返回结果长度与test参数的长度完全一致。你传入的test是长度1的逻辑值，函数仅会返回1个结果（即输入列的第一个元素），赋值时R会自动将这个单值循环填充到整列，最终所有行都被替换为第一行的数值。

逐值判断单个元素是否可转换为数值，可转换的执行百万单位换算+四舍五入，不可转换的保留原内容即可，代码如下：

# 定义单值处理逻辑
process_col <- function(cell) {
  # 尝试将单元格内容转为数值，转换失败会得到NA，屏蔽转换产生的警告
  num <- suppressWarnings(as.numeric(cell))
  # 转换结果为NA说明是字符串类内容，保留原值，否则做换算和四舍五入
  ifelse(is.na(num), cell, round(num / 1000000, 1))
}

# 对2015、2016两列批量应用处理逻辑
y_te[c("2015", "2016")] <- lapply(y_te[c("2015", "2016")], process_col)

处理后效果符合预期，数值会被转换为保留1位小数的百万单位值，n.a.会原样保留。

补充建议：如果后续需要对这两列做数值计算，更推荐将"n.a."替换为R原生缺失值NA，处理后列会自动变为数值类型，省去后续反复判断类型的麻烦，代码如下：

y_te[c("2015", "2016")] <- lapply(
  y_te[c("2015", "2016")],
  function(x) round(suppressWarnings(as.numeric(x)) / 1000000, 1)
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jean