R read_excel readxl有时会错误地将数字转换为日期

当我使用read_excel将数据从excel导入R时，一些数字列会自动转换为日期

# e.g.
5600 to 1915-05-01

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有没有办法改变这个特性？除了在read_excel中使用“col_types”参数之外。

与原始数据文件的

readr

一样，

readxl>包也有一个类型猜测器来确定如何读取excel电子表格中的列。正如包vignette中所指出的，猜测过程并不完美，特别是当它与日期格式相关时，因为它们存储为一种特殊类型的数字


正如包文档（以及OP上的注释）中所述，避免列类型猜测器进行不准确猜测的方法是使用
read\u excel（）
上的
col\u types
参数显式指定列类型
 与原始数据文件的
readxl
包类似，
readr
有一个类型猜测器，用于确定如何读取Excel电子表格中的列。正如包vignette中所指出的，猜测过程并不完美，特别是当它与日期格式相关时，因为它们存储为一种特殊类型的数字


正如包文档（以及OP上的注释）中所述，避免列类型猜测器进行不准确猜测的方法是使用
read\u excel（）
上的
col\u types
参数显式指定列类型
 col_类型是Mate吗？你对使用明确为你所追求的目的而设计的论点有什么反感？我肯定遗漏了什么问题是，你的数据中有什么让read_excel认为是日期？如果只是数字，这可能不会happen@MichaelChirico我使用for循环上传多个文件（30+个excel），它们可以有不同的结构（例如列名、列数）。因此，逐个定义col_类型是可能的，但效率不高。@docendodiscimus这是一个非常好的观点。在发布这个问题之前，我已经检查了Excel上的数据，该列只包含1到5位整数。col_类型是否匹配？您反对使用明确为您所追求的目的而设计的参数吗？我肯定遗漏了什么问题是，你的数据中有什么让read_excel认为是日期？如果只是数字，这可能不会happen@MichaelChirico我使用for循环上传多个文件（30+个excel），它们可以有不同的结构（例如列名、列数）。因此，逐个定义col_类型是可能的，但效率不高。@docendodiscimus这是一个非常好的观点。在发布此问题之前，我已经检查了Excel上的数据，列中只包含1到5位整数。如果类型猜测失败，可能可以改进算法。我鼓励OP在GitHub上提交一个问题，并在可能的情况下共享他们的数据。如果类型猜测失败，那么可能可以改进算法。我鼓励OP在GitHub上提交一个问题，并尽可能共享他们的数据