使用reg ex读取文件时跳过行

我有类似内容的文件

!software version: $Revision$
!date: 07/06/2016 $ 
!
! from Mouse Genome Database (MGD) & Gene Expression Database (GXD)
!
MGI

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我正在使用read.csv读取文件。但我需要跳过开头带“！”的行。如何实现这一点？

它所基于的

read.csv

函数和

read.table

有一个名为

comment.char

的参数，可用于指定一个字符，如果看到该字符，将忽略该行的其余部分。将其设置为“！”可能足以满足您的需要

---

如果您确实需要正则表达式，那么最好的方法是使用

readLines

（或类似函数）读取文件，然后将正则表达式应用于字符串的结果向量，以放入不需要的元素（行），然后将结果传递给

text

参数以

read.table

（或使用文本连接）。

它所基于的

read.csv

函数和

read.table

有一个名为

comment.char

的参数，可用于指定一个字符，如果看到该字符，该字符将忽略该行的其余部分。将其设置为“！”就足够了

---

如果您确实需要正则表达式，那么最好的方法是使用

readLines

（或类似函数）读取文件，然后将正则表达式应用于字符串的结果向量，以放入不需要的元素（行），然后将结果传递给

text

参数以

read.table

（或使用文本连接）。

要计算不以

！

开头的第一行

to_skip <- min(grep('^[^!]', trimws(readLines('file.csv'))))

df <- read.csv('file.csv', skip = to_skip)

---

to_skip计算不以
开头的第一行！

to_skip <- min(grep('^[^!]', trimws(readLines('file.csv'))))

df <- read.csv('file.csv', skip = to_skip)

要跳过，您可以设置
skip
参数，但它只需要一个整数行就可以跳过。您可以使用
readLines
和
grep
来计算这个数字，如果您是通过编程方式或大量使用，但在其他情况下，只需查看文件可能是最容易的。我有多个文件，并且在所有方面都不一致他归档。有时是12，有时是45。这就是我不能使用Skipy的原因。你可以使用中的一个答案来确定哪些行以
！
开头，然后在此基础上使用
read.csv
的
skip
参数。你可以设置
skip
参数，但它只需要一个整数行就可以跳过。你可以计算t如果你是以编程方式或大量使用，则使用
readLines
和
grep
的帽子编号，但除此之外，只查看文件可能是最简单的。我有多个文件，并且在所有文件中都不一致。有时是12，有时是45。这就是为什么我不能使用Skipy。你可以使用其中一个答案来确定是哪个文件h行以
！
开头，然后在此基础上使用
read.csv
的
skip
参数。