为数据帧inR指定列名时出错

我运行以下代码以打开一组CSV文件，其中包含温度和时间数据

temp = list.files(pattern="*.csv")
for (i in 1:length(temp)) 
{
  assign(temp[i], read.csv(temp[i], header=FALSE, skip =20))
  colnames(as.data.frame(temp[i])) <- c("Date","Unit","Temp")
}

我正在尝试分配列名，但收到以下错误消息：

Error in `colnames<-`(`*tmp*`, value = c("Date", "Unit", "Temp")) : 
  'names' attribute [3] must be the same length as the vector [1]

---

colnames中的错误我会采取稍微不同的方法，这可能更容易理解：

temp = list.files(pattern="*.csv")
for (i in 1:length(temp)) 
{
  tmp <- read.csv(temp[i], header=FALSE, skip =20)
  colnames(tmp) <- c("Date","Unit","Temp")
  # Now what do you want to do?
  # For instance, use the file name as the name of a list element containing the data?
}

将创建多页pdf。祝你好运
 我会采取稍微不同的方法，这可能更容易理解：

temp = list.files(pattern="*.csv")
for (i in 1:length(temp)) 
{
  tmp <- read.csv(temp[i], header=FALSE, skip =20)
  colnames(tmp) <- c("Date","Unit","Temp")
  # Now what do you want to do?
  # For instance, use the file name as the name of a list element containing the data?
}

将创建多页pdf。祝你好运
 乍一看，在临时列表的元素周围似乎缺少一组大括号，
[]
。您的属性列表有三个元素，但由于您使用的是
temp[i]
而不是
temp[[i]]
，因此for循环实际上没有访问列表中的元素，因此将其视为长度为1的元素，正如错误所述。
乍看之下，似乎缺少一组大括号集，
[]
，围绕临时列表中的元素。您的属性列表有三个元素，但由于您使用的是
temp[i]
而不是
temp[[i]]
for循环实际上没有访问列表中的元素，因此正如错误所说，它被视为长度为1的元素。
通常不建议在R中使用'assign'语句。（我真的应该找到一些关于为什么会这样的资源。）

您可以使用以下函数来完成您正在尝试的操作：

                   V1 V2   V3
1 6/30/13 10:00:01 AM  C 32.5
2 6/30/13 10:20:01 AM  C 32.5
3 6/30/13 10:40:01 AM  C 33.5
4 6/30/13 11:00:01 AM  C 34.5
5 6/30/13 11:20:01 AM  C 37.0
6 6/30/13 11:40:01 AM  C 35.5

read.a.file <- function (f, cnames, ...) {
  my.df <- read.csv(f, ...)
  colnames(my.df) <- cnames
  ## Here you can add more preprocessing of your files.
}

通常不建议在R中使用'assign'语句（我应该找到一些关于为什么会这样的参考资料）

您可以使用以下函数来完成您正在尝试的操作：

                   V1 V2   V3
1 6/30/13 10:00:01 AM  C 32.5
2 6/30/13 10:20:01 AM  C 32.5
3 6/30/13 10:40:01 AM  C 33.5
4 6/30/13 11:00:01 AM  C 34.5
5 6/30/13 11:20:01 AM  C 37.0
6 6/30/13 11:40:01 AM  C 35.5

read.a.file <- function (f, cnames, ...) {
  my.df <- read.csv(f, ...)
  colnames(my.df) <- cnames
  ## Here you can add more preprocessing of your files.
}

“read.csv”返回一个data.frame，因此您不需要“as.data.frame”调用
您可以使用“col.names”参数“read.csv”来指定列名
我不知道您使用的是哪个版本的R，但是“colnames（as.data.frame（…）
“read.csv”返回一个data.frame，因此您不需要“as.data.frame”调用
您可以使用“col.names”参数“read.csv”来指定列名
我不知道您使用的是什么版本的R，但是“colnames（as.data.frame（…）下面是解决您的问题的短期方法，但是您确实需要阅读更多关于使用
R
的内容，正如您在上面所做的那样，我希望您会很快陷入另一个混乱。可能从从不使用
assign
开始

lapply(list.files(pattern = "*.csv"), function (f) {
  df = read.csv(f, header = F, skip = 20))
  names(df) = c('Date', 'Unit', 'Temp')
  df
}) -> your_list_of_data.frames

尽管您更可能希望这样做（编辑以保留文件名信息）：

下面是一个短期解决问题的方法，但是你确实需要阅读更多关于使用
R
的内容，正如你在上面所做的那样，我预计你会很快陷入另一个困境。也许从永远不要使用
assign
开始

lapply(list.files(pattern = "*.csv"), function (f) {
  df = read.csv(f, header = F, skip = 20))
  names(df) = c('Date', 'Unit', 'Temp')
  df
}) -> your_list_of_data.frames

尽管您更可能希望这样做（编辑以保留文件名信息）：

在
colnames
命令中调用
temp[i]
时，看起来
temp[i]
引用的是字符对象，而不是您创建的变量！如果我没有记错，那么您必须使用
get（temp[i]）
调用名为
temp[i]的变量
指的是字符对象。当您在
colnames
命令中调用
temp[i]
时，看起来
temp[i]
指的是字符对象，而不是您创建的变量！如果我没有记错，您就必须使用
get（temp[i]）
调用名为
temp[i]的变量
指的是。这不是要通过tmp为他们拥有的每个csv重写吗？我想他们想为每个csv创建一个对象。当然。我假设OP可能想在他们前进的过程中
cbind
他们，但我不想试着读懂他们的心思。这很好，谢谢！但是的，我每次都需要创建一个新对象。如何是否使用cbind？我对R非常陌生，不熟悉基本功能，但我认为关键是您希望最终数据的结构如何？因为文件中没有站点信息，我猜您希望使用文件名作为某种标识符，并将所有数据收集到一个大的部分。选择可能取决于您的方式计划绘制此信息。总体而言，我正在尝试上载一组CSV文件，这些文件的数据格式如上所示（跳过是必要的，因为每个文件的前20行只是一个标题），然后覆盖时间与温度的图表，并找到一个基本趋势。因此我认为最好将每个CSV作为其自己的数据帧。这是否回答了您的问题？这不是要通过tmp为他们拥有的每个CSV重写吗？我想他们想为每个CSV创建一个对象。当然。我假设OP可能想要
cbind
随他们去，但我不想试着读懂他们的想法。这很好，谢谢！但是，是的，我每次都需要创建一个新对象。cbind是如何使用的？我对R非常陌生，对基本功能仍然不熟悉。我想关键是您希望最终数据的结构如何？因为文件中没有站点信息，我想这意味着您希望使用文件名作为某种标识符，并将所有数据收集到一大块中。选择可能取决于您计划如何绘制此信息。总体而言，我正在尝试上载一组CSV文件，这些文件的数据格式如上所示（跳过是必要的，因为每个文件的前20行只是一个标题），然后覆盖时间与温度的图表，并找到潜在的趋势。因此，我认为最好将每个CSV作为其自己的数据帧。这是否回答了您的问题？list.files应创建一个字符向量而不是list.list.files应创建一个字符向量而不是列表。为了完整性，让我们链接回问题n您刚才问，此处的OP可能会发现有用。为了完整性，让我们回到您刚才问的问题，此处的OP可能会发现有用。
lapply(list.files(pattern = "*.csv"), function (f) {
  df = read.csv(f, header = F, skip = 20))
  names(df) = c('Date', 'Unit', 'Temp')
  df
}) -> your_list_of_data.frames

df = do.call(rbind,
             lapply(list.files(pattern = "*.csv"), function(f)
                    cbind(f, read.csv(f, header = F, skip = 20))))
names(df) = c('Filename', 'Date', 'Unit', 'Temp')