如何使用readxl跳过第二行

我收到了一份excel电子表格：列名在第一行，垃圾文本在第二行，实际数据从第三行开始。我想使用

readxl

包将其读入数据帧，保留第一行的列名，但丢弃第二行

简单地将所有行读入数据框，然后删除第一行是行不通的，因为excel文件第二行中的垃圾与列的数据类型不匹配

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我想要一种不用手动编辑excel文件的方法。

我建议读取整个文件，然后手动删除第2行

例如，下面是一个示例Excel文件的屏幕截图

我们读取完整的文件，并删除第1行（对应于Excel工作表中的第二行）

库（readxl）
图书馆（tidyverse）
df%
map_df（~parse_guess（）
df
##一个tibble:2x4
#A、B、C、D
#     
#1    20    30    40    50
#2    30    40    50    60

这里是另一个解决方案：

首先，使用readxl读取第一行，并另存为数组（因为它只导入第一行，所以速度很快）：

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col\u名称您需要在整个文件中读取（这将为您提供列名），然后手动删除第2行，并可能重新排列第2行下的列条目以匹配列名。我发现
read\u excel
在处理“无用”行时非常健壮：它仍然会读取文件，但任何可能的清理都取决于您。由于OP提到手动删除有问题的行会弄乱他的数据类型，因此合乎逻辑的下一步是：
df%>%mutate\u if（is.character，as.numeric）
。当然，这假设没有真正的字符列，但是
mutate
调用也可以更改为只处理那些需要转换的列，或者在删除第二行后，重新分析所有列，例如使用purr:：map和readr:：parse\u guess:
df%>%map\u df（~parse\u guess（）
%
来自magrittr，都在
tidyverse
@JannikBuhr哦，我喜欢这样。谢谢并补充道。
library(readxl)
library(tidyverse)
df <- read_excel("Workbook1.xlsx")[-1, ] %>%
    map_df(~parse_guess(.))
df
## A tibble: 2 x 4
#      A     B     C     D
#  <int> <int> <int> <int>
#1    20    30    40    50
#2    30    40    50    60

col_names <- array(read_excel('C:/spreadsheet.xlsx', sheet = 'Sheet1', n_max = 1, col_names = FALSE))

df <- data.frame(read_excel('C:/spreadsheet.xlsx', sheet = 'Sheet1', skip = 2, col_names = FALSE))

colnames(df) <- col_names