read.csv（）的输出

我一直在尝试将csv加载到R中进行一些处理，但在尝试读取数据本身时遇到了一个奇怪的问题

csv没有任何标题，我使用以下简单代码读取数据

newClick <- read.csv("test.csv", header = F)

该数据的输出为6个obs的预期数据帧。共有18个变量

然而，这里是棘手的部分。如果我在数据集中添加另一行，如

10000011791441224671,V_Display,exit
10000011951441812316,V_Display,exit
1000000191441228436,V_Display,exit
10000013211441319797,V_Display,exit
1000001331441725509,V_Display,exit
10000013681418242863,C_GoogleNonBrand,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,exit
10000014031441295393,V_Display,exit

这是一个奇怪的3个变量的12 obs输出。经过仔细分析，我意识到最后一行被分成6行，每行有三列，这很奇怪

---

对此有何想法？

如评论中所述，出现这种情况是因为列的数量由输入的前五行决定。如果您遇到了麻烦，这里有一个可能的解决方法，我已经测试过，并且运行良好。秘密在于为

col.names

输入一个向量，即数据中列数的长度。我们可以使用

count.fields（）

获得列数。插入

文件的文件名

## get the number of columns
ncols <- max(count.fields(file, sep = ","))
## read the data with all columns as character
df <- read.csv(file, header = FALSE, col.names = paste0("V", seq_len(ncols)))

##获取列数
ncols

“数据列的数量是通过查看>输入的前五行（如果少于五行，则为整个输入）或>列名称的长度（如果指定了且更长）来确定的。如果>fill或blank.lines.skip为真，则可能是错误的，因此在必要时指定列名称。”

因为在第一个示例中，前5行包含较宽的观察值，而在第二个示例中不包含，所以数据集在第一个示例中正确地进入，并在第二个示例中被包装到单独的行中

确保不会发生这种情况的方法是在CSV中添加列标题，或者使用read.CSV函数的col.name参数定义适当数量的列。
来自
？read.table
：
通过查看输入的前五行来确定数据列的数量（如果输入少于五行，则为整个输入），如果指定了“col.names”，则为“col.names”的长度，且长度较长
@Nicola Thankss一旦基本正确，就很容易理解图片的其余部分。
## get the number of columns
ncols <- max(count.fields(file, sep = ","))
## read the data with all columns as character
df <- read.csv(file, header = FALSE, col.names = paste0("V", seq_len(ncols)))

txt <- "10000011791441224671,V_Display,exit\n10000011951441812316,V_Display,exit\n1000000191441228436,V_Display,exit\n10000013211441319797,V_Display,exit\n1000001331441725509,V_Display,exit\n10000013681418242863,C_GoogleNonBrand,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,V_Display,exit\n10000014031441295393,V_Display,exit"

ncols <- max(count.fields(textConnection(txt), sep = ","))
df <- read.csv(text = txt, header = FALSE, col.names = paste0("V", seq_len(ncols)))
dim(df)
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