readr:：read_csv（）不'；t读取日期并返回NA

我有一个csv文件

test.csv

，其中有一列包含日期：

V1
14-01-02 9:10
14-01-02 9:10
14-01-02 9:21
14-01-02 9:34
14-01-02 9:34
14-01-02 9:34

使用

readr:：read_csv

读取文件会产生

NAs

：

V1
1 <NA>
2 <NA>
3 <NA>
4 <NA>
5 <NA>
6 <NA>
Warning message:
9 problems parsing 'test.csv'. See problems(...) for more details. 

V1
1.
2.
3.
4.
5.
6.
警告信息：
解析“test.csv”时出现9个问题。有关更多详细信息，请参阅问题（…）。

read.csv

似乎能够像这样毫无问题地加载它，但速度太慢了。实际的表是322509 x 45，我不想用

col\u type

选项指定每一列类型

---

无论如何，它可以将列作为字符加载？

从

读取csv

它说的

列类型

参数

如果为“NULL”，则将从前30个字段开始插补列类型 输入上的行。这很方便（也很快），但不方便 强健的如果插补失败，您需要提供 自己更正类型

听起来你可能被困在

read_csv("temp.csv", col_types="T")  # T for datetimes

您还可以尝试使用

read.csv

读取第一行，获取类，然后使用

read\u csv

读取整个文件。您需要在事件发生后将字符转换为日期时间

samp <- read.csv("test.csv", nrows=1, strings=F)               # read one row
cols <- sapply(samp, class)                                    # get classes
key <- c("character"="c", "integer"="i", "logical"="l")        # make key, etc.
read_csv("test.csv", col_types=paste(key[cols], collapse=""))  # read with read_csv

---

samp您可以在列表中指定列类型，在该列表中，您只命名那些不希望readr尝试识别列类型的列

read_csv("test.csv", col_types = list(V1 = col_datetime()))

有关更多详细信息，请参见。
谢谢，我还没有意识到我可以在
col\u types
选项中指定哪一列。