将具有可变列类型的多个.csv文件导入R

如何正确构建一个lappy，从一个目录中读取所有.csv文件，将所有列作为字符串加载，然后将它们绑定到一个数据帧中

根据，我有一种方法将所有.csv文件加载并绑定到一个数据帧中。不幸的是，他们对列如何进行类型转换的易变性感到困惑。因此给了我这个错误：

错误：无法在中自动从字符转换为整数 纵队

我已经试着用字符来补充代码，我试着把所有的东西都保留为字符；我现在被困在能够正确地让我的lappy“循环”有效地引用其“循环”的每个循环的主题上

srvy1 <- structure(list(RESPONSE_ID = 584580L, QUESTION_ID = 328L, SURVEY_ID = 2324L, 
           AFF_ID_INV_RESP = 5L), .Names = c("RESPONSE_ID", "QUESTION_ID", 
                                             "SURVEY_ID", "AFF_ID_INV_RESP"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
                                                                                                                  -1L))

srvy2 <- structure(list(RESPONSE_ID = 584580L, QUESTION_ID = 328L, SURVEY_ID = 2324L, 
           AFF_ID_INV_RESP = "bovine"), .Names = c("RESPONSE_ID", "QUESTION_ID", 
                                                   "SURVEY_ID", "AFF_ID_INV_RESP"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
                                                                                                                        -1L))    

files = list.files(pattern="*.csv")
tbl = lapply(files, read_csv(files, col_types = cols(.default = col_character()))) %>% bind_rows

有没有一个简单的解决方法，我可以把它保存在tidyverse中，或者我必须降低一个级别，自己公开地构建for循环-per。

lapply应该是lapplyx，FUN。。。哪里就是把这些论点传给FUN。你把争论填得很有趣。它应该是lapplyfiles、read_csv、col_types=cols.default=c

如果您喜欢tidyverse解决方案：

files %>%
  map_df(~read_csv(.x, col_types = cols(.default = "c")))

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这将在最后将整个内容绑定到一个数据框中。

而否决票的目的到底是什么？最有可能是因为没有提供一个可复制的示例和数据。您的代码中有一些错误。它应该是lapplyfies，read_csv，col_types=cols.default=col_characterI将提供两个文件中的headx，5个，从这些文件创建一个列表并输出结果并粘贴到这里。tbl=lapplyfies，read_csvcol_types=cols.default=col_character在inheritsx中获取以下错误，连接：参数文件丢失，如果没有默认值，并且此tbl=lapplyfiles、read\u csvfiles、col\u types=cols.default=col\u字符在switchtools:：file\u extpath、gz=gzfilepath、bz2=bzfilepath中获取此错误，：EXPR必须是长度为1的向量，此外：警告消息：1:in if grepl\n，x{：条件的长度大于1，只使用第一个元素，这通常意味着我需要行调用。lapply的形式应该是lapplyx，FUN，…其中…是传递给FUN的参数。您正在FUN中填充参数。它应该是lapplyfiles，read_csv，col_types=cols.default=col_character谢谢。哈哈我已经为此挣扎了好几个小时了。