read.csv与read.table

我在几个案例中看到，虽然

read.table（）

无法读取以制表符分隔的文件（例如微阵列的注释表），但返回以下错误：

Error in scan(file, what, nmax, sep, dec, quote, skip, nlines, na.strings,  : 
line xxx did not have yyy elements

read.csv（）

可以在同一个文件上完美地工作，没有错误。我认为

read.csv（）

的速度也高于

read.table（）

更重要的是：

read.table（）

正在疯狂地阅读我的文件。读取第100行时会出现此错误，但当我在同一文件头之后复制并粘贴第90行到第110行时，仍会出现第100+21行错误（在开头复制新行）。如果该行有任何问题，为什么在开始读取粘贴的行时不报告该错误？我确认

read.csv（）

读取同一文件时没有错误

---

你知道为什么

read.table（）

无法读取与

read.csv（）

相同的文件吗？还有什么理由在任何情况下使用

read.table（）

？

read.csv

是

read.table

的一个相当薄的包装；如果您不能通过向

read.table

提供正确的参数来准确复制

read.csv

的行为，我会非常惊讶。但是，其中一些参数（例如引号或注释字符的处理方式）很可能会改变函数的速度和行为

特别是，这是

read.csv

的完整定义：

function (file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"", dec = ".", 
    fill = TRUE, comment.char = "", ...) {
     read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, 
        dec = dec, fill = fill, comment.char = comment.char, ...)
}

如前所述，它只是带有一组特定选项的read.table

正如@Chase在下面的评论中所述，

read.table（）

的帮助页面在

详细信息下所说的一样：

除默认值外，read.csv和read.csv2与read.table相同。它们用于读取“逗号分隔值”文件（“.csv”）或（read.csv2）在使用逗号作为小数点、分号作为字段分隔符的国家/地区使用的变体

不要使用
read.table
读取制表符分隔的文件，请使用
read.delim
。（它只是
read.table
的一个薄薄的包装，但它将选项设置为适当的值）
read\u table（）
有时会在tab
sep
'ed文件上失败，设置
sep='\s+'
可能有助于假设表中的项没有空间
很好的答案-我只需添加
read.table（）的帮助页面）
表示，除了默认值外，read.csv和read.csv2与read.table下的详细信息相同。它们用于读取“逗号分隔值”文件（“.csv”）或（read.csv2）在使用逗号作为小数点、分号作为字段分隔符的国家/地区使用的变体。

。因此，对于OP-yes，当您的数据与

read.csv

的默认值不匹配时，您可能需要

read.table

，也可以在内存使用情况下阅读

read.table（）

的帮助页面，了解为什么大型文件的速度可能较慢。如果没有可复制的示例，我们无法回答您（更新的）问题。最常见的读取问题是：（1）未检测到的注释字符，（2）不匹配的引号，（3）当

fill=TRUE

时，文件前5行后每行字段数的变化。因为

read.csv

和

read.table

对于

comment

、

quote

和

fill

有不同的默认值，其中任何一个都可能是问题所在。PS有8种组合的

注释

/

引用

/

填充

：您可以对所有这些组合进行实验，看看结果如何不同——这可能会引导您找到答案

count.fields（）

对于诊断也很方便。我遇到的每一位R专家的集体经验都让我开发了一个Previor，用于解决此类问题，它基本上由“文件中有一个奇怪的行/字符”上的无限质量函数组成，

read.table

或

read.csv

没有问题。我不知道如何在上面共享文件