使用R在文件夹中的文件之间映射_df时出错

因此，我有一个文件夹的文件，每个“几乎”相同的CSV的。它们看起来都像：

EMP ID  WORK DATE   WORK HOURS   JOB TITLE  MGMT CTR
  002    01/02/2019          8     Janitor        44
  003    01/03/2019         29     Analyst       044
  004    01/02/2019        400      Barber         2
   ...

我之所以这么说，几乎是因为其中一些变量有几个额外的变量，但我只关心其中两个

使用以下代码，理论上我可以根据

工作日期

和

工作时间

（我关心的两个变量）将它们组合并分组

并得到一个类似的错误：

Error: Can't combine `MGMT CTR` <double> and `MGMT CTR` <character>.

错误：无法组合“管理中心”和“管理中心”。

---

实际上，我只关心这两个变量，只要

工作日期

是一个字符或日期，

工作时间

是一个整数，我们就可以了。

问题在于某些数据集的列与类型不匹配。一个选项将转换为

map_df

中的单个类型，然后更改类型

library(dplyr)
library(purrr)
library(readr)
library(lubridate)
list.files(path = "path", full.names = TRUE) %>%
     map_dfr(~ read_csv(.x) %>% 
                  mutate(across(everything(), as.character))) %>% 
     select(`WORK DATE`,`WORK HRS`) %>% 
     type.convert(as.is = TRUE) %>%
     group_by(`WORK DATE` = mdy(`WORK DATE`)) %>%
     summarize(hour_sum = sum(`WORK HRS`)) # assume that "WORK HRS" is numeric

---

好了，修好了！但是现在我有了这个名为“test”的df，如何将“WORK DATE”作为日期格式？@JohnThomas是月-日-年或日-月-日-年-日-年的格式，因此2019年1月1日在

映射中选择
可能更好
test <- list.files(path = "path", full.names = TRUE) %>%
    map_dfr(read_csv) %>%
    select(`WORK DATE`,`WORK HRS`) %>% 
  group_by(`WORK DATE`) %>%
    summarize(hour_sum = sum(`WORK HRS`)) 

Error: Can't combine `MGMT CTR` <double> and `MGMT CTR` <character>.

library(dplyr)
library(purrr)
library(readr)
library(lubridate)
list.files(path = "path", full.names = TRUE) %>%
     map_dfr(~ read_csv(.x) %>% 
                  mutate(across(everything(), as.character))) %>% 
     select(`WORK DATE`,`WORK HRS`) %>% 
     type.convert(as.is = TRUE) %>%
     group_by(`WORK DATE` = mdy(`WORK DATE`)) %>%
     summarize(hour_sum = sum(`WORK HRS`)) # assume that "WORK HRS" is numeric