Question

我想读取多个具有不同列号和名称的CSV文件，并将它们绑定在一起。当所有文件的列数都相同时，我知道如何执行此操作，但是在列号不同的情况下，我很挣扎。

我在文件中识别出一种模式，可以帮助我进行处理。我基本上想跳过前2列，保留第3列，跳过后两列，保留下8列，并跳过随后的任何列。

这是读取所有文件的功能。我想忽略标题，因为列名不同，并且我使用col类删除了不需要的列。我也只指定我要1-18行。我添加了csv文件的路径作为列名，以标识它来自哪个文件。

read_fun = function(path){
  test = read.csv(path, sep=",", header=F, fill = TRUE, colClasses = c(rep("NULL",2), "character",rep("NULL",2),
                                                                                   rep("character",8), rep("NULL",5)),
                  skip = 1, nrows = 17)
  test$question = path
  test
}

然后我使用map行绑定所有文件。

FileList = list.files(pattern = "*.csv",
                      full.names=FALSE,recursive = T)

# read_fun(allfiles[1])
combined_dat <- map_dfr(allfiles,read_fun)

**** 编辑：我确实得到了我要查找的组合文件，但有一个例外；绑定新文件时，（某些文件中的）某些行会附加到NEW列中，当我运行map_dfr时会出现此警告：

New names:
* `` -> ...1
* `` -> ...2
* `` -> ...3
* `` -> ...4
* `` -> ...5
* ...
New names:
* `` -> ...1
* `` -> ...2
* `` -> ...3
* `` -> ...4
* `` -> ...5
* ...
New names:
* `` -> ...9
New names:
* `` -> ...7
* `` -> ...8
* `` -> ...9
New names:
* `` -> ...4
* `` -> ...5
* `` -> ...6
* `` -> ...7
* `` -> ...8
* ...

这将创建大约11个更多的废话变量，使数据变得毫无意义。行绑定无法正常工作。我怀疑map_dfr不知道如何处理此类数据。

当我读入没有指定最大列数的文件时，会出现此错误（某些文件中有18列，而其他文件中有15列）。从技术上讲，这不是问题，因为如果我通过col类指定18列，则应该将多余的列读为空白，就可以了。

Warning message:
In read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote,  :
  cols = 18 != length(data) = 16

对不起，我不知道如何重现此问题。如果您有任何建议，我将不胜感激！

Answer 1

遇到类似问题时，我将创建索引数据（通常在Excel中创建），其中索引数据的第一列定义要为每个数据列赋予的名称，然后每个后续列在每个列中均具有实际名称文件。然后，我将文件名映射到所需的名称，以使所有内容保持一致。

类似的方法可能对您有用：

library(dplyr)

df1 <- tibble(a1 = 1:2, b1 = letters[1:2], c1 = NA)
df2 <- tibble(a2 = 3:4, b2 = letters[3:4])

ref <- tibble(id = c("a", "b"), df1 = c("a1", "b1"), df2 = c("a2", "b2"))

names(df1) <- sapply(names(df1), function(x, d) ifelse(x %in% d[["df1"]], d[d[["df1"]] == x,]$id, x), d = ref)
names(df2) <- sapply(names(df2), function(x, d) ifelse(x %in% d[["df2"]], d[d[["df2"]] == x,]$id, x), d = ref)

bind_rows(df1, df2)

这可以使函数更简洁。

读取和绑定R中具有不同列的多个CSV文件

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