R 绑定行（），列可以'；不能从整数转换为字符错误

我已经看到了这个答案：但是我不能

改变所有的（）

一个列表

library(rvest)
library(dplyr)
library(tidyr)

fips <- read_html("https://www.census.gov/geo/reference/ansi_statetables.html") %>% 
  html_nodes("table") %>% 
  html_table() %>% 
  bind_rows(.[[1]][1:3] %>% 
          transmute(name = `Name`,
                    fips = as.character(`FIPS State Numeric Code`),
                    abb = `Official USPS Code`),
        filter(.[[2]][1:3], !grepl("Status",c(`Area Name`))) %>% 
          transmute(name = `Area Name`,
                    fips = as.character(`FIPS State Numeric Code`),
                    abb = `Official USPS Code`))

Error in bind_rows_(list_or_dots(...), id = NULL) : 
  Column `FIPS State Numeric Code` can't be converted from integer to character

库（rvest）
图书馆（dplyr）
图书馆（tidyr）
fips%
html_节点（“表”）%%>%
html_表（）%>%
绑定行（[1]][1:3]]>%
transmute（name=`name`，
fips=as.character（`fips状态数字代码`），
abb=`美国邮政官方代码'），
过滤器（.[2]][1:3]，！grepl（“状态”，c（`Area Name`））%>%
transmute（名称=`Area name`，
fips=as.character（`fips状态数字代码`），
abb=`美国邮政官方代码'）
绑定行中出错（列表或点（…），id=NULL）：
“FIPS状态数字代码”列无法从整数转换为字符

但是，此代码工作正常：

fips <- read_html("https://www.census.gov/geo/reference/ansi_statetables.html")

dat3 <- fips %>%
  html_nodes("table") %>% 
  html_table()

rbind(dat3[[1]][1:3] %>% 
        transmute(name = `Name`,
                  fips = `FIPS State Numeric Code`,
                  abb = `Official USPS Code`),
filter(dat3[[2]][1:3], !grepl("Status",c(`Area Name`))) %>% 
  transmute(name = `Area Name`,
            fips = `FIPS State Numeric Code`,
            abb = `Official USPS Code`))

fips%
html_表（）
rbind（dat3[[1]][1:3]]>%
transmute（name=`name`，
fips=`fips状态数字代码`，
abb=`美国邮政官方代码'），
过滤器（dat3[[2]][1:3]，！grepl（“状态”，c（`Area Name`）））%>%
transmute（名称=`Area name`，
fips=`fips状态数字代码`，
abb=`美国邮政官方代码'）

正如@akrun在评论中指出的，bind_行是类型敏感的。因此，我将首先使用dplyr中的

lappy

对列表中的

if

进行变异，然后

bind\u行

字符数据帧，

setNames

能够调用

过滤器中的变量，在最后一步中按区域名称进行筛选：

fips <- read_html("https://www.census.gov/geo/reference/ansi_statetables.html") %>% 
  html_nodes("table") %>% 
  html_table() %>% 
  lapply(., mutate_if, is.integer, as.character) %>%
  bind_rows() %>%
  setNames(gsub(" ", "_", names(.))) %>%
  filter(!grepl("Status", Area_Name)) %>%
  mutate(Name = ifelse(is.na(Name), Area_Name, Name)) %>%
  select(Name, FIPS_State_Numeric_Code, Official_USPS_Code)

fips%
html_节点（“表”）%%>%
html_表（）%>%
lapply（，mutate_if，is.integer，as.character）%>%
绑定_行（）%>%
集合名称（gsub（“，”_u）”，名称（.））%>%
过滤器（！grepl（“状态”，区域名称））%>%
突变（Name=ifelse（is.na（Name），Area_Name，Name））%>%
选择（名称、FIPS\州\数字\代码、官方\美国邮政\代码）
bind_rows
对类型的变化很敏感，而
rbind
则不敏感。我认为评估中还存在其他问题，可能是评估顺序，因为OP确实将两个数据集转换为相同的类别。如果您单独执行此操作，即创建两个对象，然后执行
bind_rows
，它工作得很好我编辑了代码（最后两行
mutate
和
select
以及名称和区域名称的组合。但不确定这是否是他期望的结果。如果他不想要代码为
的行，只需添加
%>%过滤器（！is.na（官方代码））
看起来不错，谢谢！不过我还是不明白上面的代码为什么不起作用。